人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用

针对传统BP神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型M1、P-B复位算法的模型M2、拟牛顿算法的模型M3以及LM算法的模型M4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通过用MATLAB编写程序,为解决BP网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.     

挖掘Web日志中连续可重复频繁访问路径的新算法

提出了一种从Web日志中快速挖掘连续可重复频繁访问路径的新算法ICAP.该算法通过构造以频繁项目p为根的SAP树,能一次挖掘出所有以p为前缀的连续可重复频繁访问路径.最后通过实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于平行PI线段的平行束CT重建

为了研究基于PI线段的反投影滤波重建方法在CT(computed tomography)系统中的应用,提出了一种基于平行PI线段的简化的平行射束重建算法。该算法首先对平行X射线束产生的投影数据进行微分,然后把这些微分后的数据反投影到一系列的平行PI线段上,最后沿着PI线段的方向对反投影数据进行Hilbert滤波,即得到重建图像。利用Shepp-Logan模型进行计算机数值模拟实验,得到了该算法和传统的滤波反投影算法的对比结果。利用微焦点X射线CT的投影数据进行重建,得到了实际数据下的重建图像。实验结果表明,该简化算法能够进行精确重建,可以应用于实际的CT系统。     

多维链表的实现及操作算法研究

介绍了多维链表的分类和存储结构,并以C 语言详细描述了多维链表的实现算法。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.     

指数分布中参数估计的两类错误概率的EM算法

从理论上分析了指数分布中参数估计的两类错误概率的EM算法,给出了具体计算公式。     

基于COM的启发式搜索算法库的设计与实现

目前启发式搜索算法都是根据具体的问题应用而设计的,在不同的领域运用时启发式搜索算法就要重新进行设计,这样浪费了大量的劳动和时间,同时正确性也难以得到保障。在对多种启发式搜索算法进行分析的基础上,根据软件复用的思想设计启发式搜索算法库,并将COM技术应用到启发式搜索算法库,从而实现启发式搜索算法库。基于COM的启发式搜索算法库实现了与具体应用领域脱离,有效的解决了启发式搜索算法开发,同时也扩大了COM技术的使用范围。     

基于遗传算法的多模型对象控制系统参数优化

针对多模型对象控制系统,基于遗传算法对PID控制参数进行寻优,分别建立不同工况下的模型,提出了以不同模型下的ITAE(时间乘以误差绝对值积分)性能指标加权和作为遗传算法目标函数的方法,寻优出一组最佳的PID控制参数,使得该参数在不同的对象模型下均表现出良好的调节品质,具有一定的实用价值。     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

基于水平效应函数的模糊指派求解模型

结合模糊信息结构特征,提出了水平效应函数L(λ)的概念,建立了从整体上集中量化模糊数位置的、具有广泛可操作性的IL-度量方法及IL-度量在水平效应函数L(λ)下的IDθ-不确定度,进而通过引进的零型模糊数推广了著名的匈牙利算法。最后通过一个算例验证了算法的有效性。并在此基础上,利用模糊信息的IDθ-不确定度分析了指派决策的可靠性程度。该讨论为某种意识下的不确定型决策奠定了理论基础,具有较强的可操作性。