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。     

认知进化观:认知科学研究范式的新取向

认知科学在其发展过程中经历了几次研究范式的转换，认知进化观的兴起是认知科学各学科多层次整合的表现。在心理学领域，进化心理学采用功能分析的方法分析适应性行为下的心理机制和特征。在人工智能领域，采用进化计算和遗传算法探讨人工生命的适应性行为。在神经科学领域，是对神经网络的自组织机制和神经系统的可塑性进行考察。认知进化观的缺陷是自然主义的计算与进化，忽视了人的历史文化性。认知进化观作为一种新方法论，为智能研究带来了生机。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

GnetFtp搜索引擎的算法设计与实现

剖析了搜索引擎中采用的中文检索与分词技术,提出了新算法GnetFtp,介绍了该算法的基本原理和程序实现工具,并将该算法与其它搜索引擎作了比较.在数据量、功能选项、速度等方面优于国内一般搜索引擎,但落后于百度等知名搜索引擎,仍有较大改进空间.     

一种SPC控制图的优化算法研究

统计过程控制SPC技术是保证预防原则、实现过程控制的科学管理方法,其应用已不再局限于工业领域.传统的单变量SPC控制图虽能反映整个过程的变化趋势,但只对较大的偏差敏感,对持续的、较小的偏差反应迟钝.提出了一种加权控制图的优化算法,这种算法能够反映较小偏差的变化,并以-X-R控制图为例加以比较.     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

关于Navier-Stokes流的算术均值

证明了可以选出具有相同的外部条件的三维Navier-Stokes流{u^（n)}，使其算术均值u^-n=(u^(1) … u^(N)/N有极限并且此极限是Navierp-Stokes流，从而部分地为统计流体动力学提供了数学的根据。     

一类单阶段混合制造系统的调度

研究了一类单阶段混合制造系统的建模、分析与调度问题，这类系统既包含离散事件动态，也包含连续时间动态，前者用排队网络描述，后者用微分方程描述。不仅考虑了这类系统的最优控制问题，而且考虑了工件进入生产线的最优时间，并用一个复杂的优化模型描述，同时给出了一个两层优化方法，内层给出对给定工件序列的最优控制，而外层用一改进的遗传算法求解工件进入生产线的最优时间序列。若干仿真实例说明了算法的有效性。     

试题库智能组卷算法的设计与实现

智能计算机辅助教学中一个重要问题是试题库的智能组卷。通过对组卷约束条件的描述，建立了该问题的数学模型，给出了解决此问题所涉及的主要数据结构及组卷搜索算法。实验结果表明，该方法具有较好的性能和实用性。     

Automatic evolutionary modeling by the Lattice-Boltzmann method

The Lattice-Boltzmann method is an effective tool for solving fluid mechanics problems, but there isn’t still a good scheme to determinate some parameters in Boltzmann equations. In this paper, a technique using evolutionary algorithm to automatically model Boltzmann equations is introduced. Numerical simulation shows that the designed scheme is fast and efficient. Biography: Chen Ju-hua ( 1963-), male, Associate professor, research direction: Lattice-Boltzmann method, evolutionary algorithm.