集装箱倒箱问题的启发式算法研究

为降低集装箱堆场的倒箱率,对翻倒箱落箱位置的确定问题进行了研究,提出了一种启发式算法H及其改进算法IH。利用仿真实验将所提出的两种启发式算法与最优解及已有启发式算法OH进行了比较,结果表明,提出的两种启发式算法在解的效果和稳定性上均明显优于算法OH,其中改进算法IH相对算法H又有进一步的提高。     

决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

样本书利用现状之思考

介绍了样本书的优势地位,分析了样本书利用率低的原因,提出了样本书的管理、开发及利用措施。     

BP算法应用中的关键问题

分析了学习方法的选择、隐层数和隐层单元、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等使用BP算法时应考虑的问题，并将BP网络应用于化学反应催化模型。     

一种基于WL算法的加速方法

本文对WL算法和其加速方法TSVQ进行研究。通过对搜索范围的分析提出了一种通过设置搜索带、减少匹配点搜索范围的方法来确定搜索区间，并进行了实验验证。实验证明与TSVQ加速方法相比，本方法能够使合成速度大大提高，并且算法实现上更简单。     

关于双重抽样

本文指出并改正了[1]中第十二章关于双重抽样的不正确的结论。给出了关于双重抽样的一些结论的严格证明。     

结构关系度量误差回归模型的相合估计

讨论一般结构关系度量误差模型的大样本理论，给出了未知参数的一个强相合估计。     

试题,试卷及考试成绩的测量系统

本文根据教育测量学及心理与教育学的基本观点,运用概率统计的基本理论,总结出在各种类型考试中需要计算的各项指标的测量方法,对所需测量的各种量给出了数学模型和相应的计算公式.建立了考试成绩的测量系统,并已应用于教学实践中.