非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

一种有效的图像质量增强算法--基于众数滤波的梯度滤波算法

为了改善传输图像的质量,介绍了一种用于图像增强的基于众数滤波的梯度滤波算法,并给出了此算法的基本描述和应用效果.     

关于A-G的几个不等式

为加强或加细几个著名的算术-几何不等式,研究用方差来估算两者的差,并利用一个统一的证明模式,加强或推广这些结果.     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

关于2个算术函数的一个混合均值

设素数p,ep(n)表示整除n的p最大指数,即ep(n)=max{α∶pα|n}.对任意正整数n,k≥2为给定整数,Smarandache Ceil函数的对偶函数Sk(n)=max{x∶x N,xk|n},利用解析的方法,研究了算术函数ep(n)Sk(n)均值分布性质,并给出一个渐近公式.     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．     

理科开设程序设计课程的教学思考与实践

理科开设计算机程序设计课程教学中应以解决问题为出发点，帮助学生熟悉程序设计的过程，提高应用软件的使用能力，提高学生的思维能力，同时，促进学生自主学习，加强实践环节的训练，重在落实检查．     

等差型方程k∑i=0aiyn-i=δn的特解解法

给出求k阶等差型方程k∑i=0 aiyn-i=δn的特解的一种解法.     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

心算加工策略的认知科学研究综述

工作记忆和练习效应都通过多方面对心算过程中的加工策略产生较大的影响。在工作记忆资源被占用的情况下,心算策略的执行与选择都受到了较大的影响。工作记忆与策略复杂性的交互作用,工作记忆与问题难度的交互作用都对策略执行有影响。工作记忆资源的被占用会对策略选择造成较大的影响。练习对策略选择,策略效能、策略迁移、策略的问题大小效应都有影响。练习效应能提高直接提取策略的使用频率,同时降低了运算策略的使用频率。练习有效地缩短了提取策略的完成时间和运算策略的完成时间。练习在部分情况下会缩小问题大小效应,但不能完全消除问题大小效应。练习的结果仅在乘法中会出现部分迁移。不同的理论对练习效应的影响,有着不同的解释。