高校学生业绩评价的多目标最优化数学模型及其多种解法

建立了高校学生业绩评价的数学模型 ,运用多目标最优化方法给出了其多种解法和一个Qbasic源程序。     

传递闭包的算法及应用

传递闭包是一种重要的关系运算。它在数据库中都有广泛的应用。本文畜 探讨关系的传递闭包的概念、算法和应用。     

语法显性教学法和隐性教学法对比研究

在分析英语语法教学现状的基础上,比较隐性教学与显性教学两种不同英语语法教学方法的效果。采用的语法项目为虚拟语气、定语从句和被动语态。实验表明:1.两种教学方法的笔试成绩总体上没有显著差别,具体到三个语法项上,显性教学法和隐性教学法的效果对比却有不同的特点;2.口试成绩上,隐性教学法明显好于显性教学法。本文还指出了这次实验的教学启示。     

"理论渗透观察"论题的认知解读

“理论渗透观察”论题的认知解读，是通过认知科学多个经验领域的研究，改变这一问题的讨论方式，尝试在知觉与认知的关系层面上展开对该论题的重新解读。福多与丘奇兰德的争论开启了“理论渗透观察”的认知解读，提供了在感官域限基础上探讨可观察与不可观察的分析进路。本文讨论延续了这一分析脉络，致力于澄清认知在知觉处理中的作用方式与认知作用于知觉过程的约束机制。     

双十字轴万向节传动力学建模与仿真

通过对典型双十字轴万向节传动空间运动约束分析，分别建立了万向节传动系统运动学和动力学模型；利用数值仿真分析软件，观察到万向节传动运动存在简谐特性，在车辆加速工况和准静态工况下，万向节传动支反力也存在周期简谐特性．分析得到的结论与传统矢量分析方法的结论相吻合；文中的建模和仿真分析方法为传统件结构的疲劳设计和失效分析提供了理论定量分析依据；对车辆中其他型式的万向节传动设计和研究具有参考价值．     

大落角机动目标逆轨拦截最优滑模制导律设计

针对阵地防空中大落角机动目标较难拦截的问题, 首先采用最优控制理论设计了具有攻击角约束的最优制导律, 为提高最优制导律的鲁棒性,结合变结构控制理论设计了带攻击角约束的最优滑模制导律。考虑到目标弹道倾角通常难以测量的问题, 采用扩张状态观测器对目标弹道倾角进行估计。基于李雅普诺夫稳定性理论对最优滑模制导律进行稳定性分析, 设计了能保证系统稳定的参数变化函数。仿真结果表明, 最优滑模制导律能以期望的攻击角和较小的脱靶量命中目标, 制导过程中指令变化较为平稳, 对目标的加速度机动具有较强的鲁棒性。     

基于空时约束的自适应迭代单脉冲估计方法

在机载雷达参数估计过程中, 在主瓣杂波区附近自适应和差波束会发生畸变, 角度和多普勒频率参数估计之间存在耦合, 导致传统和差单脉冲估计方法的参数估计性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于空时约束的机载雷达自适应迭代单脉冲估计方法。该方法首先通过导数约束和零点约束确保所形成的差波束为最优差波束; 其次利用广义单脉冲法进行参数估计, 解决了多参数估计之间存在的相互耦合问题; 最后通过自适应迭代方式进一步提高目标参数的估计精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法

当采样率较低以及重建散射点数量较多时, 基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解, 导致自聚焦失败。针对此问题,提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先, 为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题, 构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型, 在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后, 在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束, 同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解, 有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明, 与常规自聚焦方法相比, 所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。     

舰载机出动离场调度优化算法

出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先,在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后,通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后,用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。     

基于遗传算法的约束广义预测控制

广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的，优化的性能指标也必须是二次型形式，因此，广义预测控制的工业应用存在很大局限性．本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题，给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法，并通过工业过程对象的仿真，验证了该方法的有效性，且控制效果良好．