线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法

研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划，为提高神经网络路径规划算法的收敛速度，表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度。     

Turbo码Log-MAP译码算法的一种改进算法

Log-MAP算法是Turbo码译码算法的一种简化算法，本文针对其所存在的缺点提出了一种改进的算法，即用分段的线性函数对校正函数进行拟合。计算机模拟结果表明，应用此算法后可在不影响性能的情况下，既能简化算法过程，又能使硬件的实现变得更加容易。     

一种改进的kNN方法及其在文本分类中的应用

介绍了基于kNN的文本分类方法，分析了kNN方法实质，指出了该方法的不足，然后指出了一种改进方法。改进方法是基于文本属性关系和概念共现等基础上提出来的。它实质上是强化了文本中语义链属性因子的作用，修正了次要因素的噪声影响，使文本分类结果更加理想，已有的测试结果证明了这一点，尤其在测试文本与训练文本集中的某些文本直观上较相似时，结果更佳。     

椭圆定形曲线拟合问题若干新型算法

针对一类特殊的参数辨识问题——随圆定形曲线拟合问题，对原有的几何距离法提出了进化算法的求解方案。基于反问题的求解思想给出了一种新的椭圆拟合度量，和原有度量相比，它即反映了拟合曲线的弯曲特性又便于数值求解，在该度量基础上构造出一种新型算法——加权新度量法。数值模拟结果表明，提出的新方法是有效的、可行的。     

并联管组离散模型分析及其关键系数的确定

流体在并联管组换热器中的流动状况将直接影响到换热器运行的效率和安全性，通过离散模型计算方法可得到流动工质在并联管组内的流动特性，在对离散模型的建立进行详细分析的基础上，采用人工神经网络中的BP算法来确定离散模型中的关键系数，即集箱中的静压变化系数和支管进出口的阻力系数，通过离散模型计算得出的结果与实验数据符合良好，说明与简化的连续模型相比，离散模型是一种更为符合并联管组流动特性的理论模型，同时也表明了用BP算法来确定离散模型关键系数的有效性。     

概念性水文模型参数自动优选方法的比较研究

介绍了3种参数自动优选方法：罗森布瑞克法（Rosenbrock）、单纯形法（Simplex）和基因法（Genetic）。应用4个流域的水文资料，以三水源新安江模型为例，分析了基因法参数L和IMAX对优选结果的影响；对这3种优化方法的收敛程度、参数初值的选定以及不同组合情况的优选结果进行了比较研究。结果表明，基因法参数取IMAX＝5000，L＝10时比较合理；3种优化方法各有优点，基因法不依赖于参数初值的选定，罗森布瑞克法收敛速度快，单纯形法精度较高，建议以基因法优选结果为初值，然后采用罗森布瑞克法，最后采用单纯形法，可以得到最佳的优选结果。     

遗传算法在流体机械中应用的研究与发展

对遗传算法在流体机械中的应用的研究现状做了较全面的介绍 ,就各种应用进行了总结和评述 ,分析了遗传算法在流体机械中应用的难点 ,并对其发展方向提出了—些新的建议。     

一种大容量和远接入距离的接入网Super PON

介绍了光纤接入网OAN的最新进展Super PON，首先引入了Super PON的系统结构，给出了Super PON的帧结构；分析了Super PON的主要部件OLT和ONU的工作原理；最后讨论了Super PON的媒质接入控制MAC算法，并给出了一种较为合理的算法及其应用。     

一个基于桶技术的平面点集Voronoi图增量算法

设计并实现了一个有效的平面Voronoi图增量算法 .该算法以翼边数据结构为基础 ,应用桶技术选择生成子并提高近邻搜索效率 ,可处理平面点集三点共线、四点共圆等退化情形 ,并具有较高的计算精度 .尽管理论上算法的最坏时间复杂性为O(n2 ) ,实验结果表明算法的平均时间复杂性近似为O(n) .     

基于可进化性的快速遗传算法

给出三类可进化性较强的个体的定义,提出充分重视个体的可进化性并对可进化性强的个体加以引导,来提高遗传算法搜索效率的思想·同时考虑算法全局收敛性能而采用一种并行群体进化结构,设计了旨在提高遗传算法寻优效率的基于可进化性的快速遗传算法,仿真结果验证了这种快速遗传算法的良好性能