组合运输的优化调度

对多车场情况的非满载的小货运量运输问题进行了分析 ,提出采用组合运输方式可以提高车辆的使用效率 ,进而构造了由分组和连接构成的序列优化启发式算法 ,并用实例进行了验证.     

基于图象的人体运动追踪系统研究

首先介绍了运动测量的几种主要方法,讨论了基于图象的运动追踪研究中要考虑的时间延迟问题及多摄像机的采集同步问题,最后介绍了一个能较好地完成大尺度空间人体无约束追踪的基于透视四点投影(P4P)问题的单摄像机运动追踪实验系统,包括摄像机标定、图象处理、特征提取、特征匹配、深度估计和姿态估计等等技术。     

利用似然比检验进行选择和聚类

把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。     

我国农村应用现代信息技术的阶段性特征聚类分析

参考有关学者提出的我国农村信息化测度指标体系原则,结合可得到的可用数据,以直接简明的指标,运用主成分聚类方法,对我国农村应用现代信息技术的阶段性特征进行聚类分析,得出从1995—2009年我国农民应用现代信息技术的阶段性演变分类结果,说明国家政策和农村经济状况对农民应用现代信息技术的程度影响显著,可为我国农民家庭应用现代信息技术持续发展的整体水平推进提供参考,以便为促进农村经济社会发展发挥作用。     

柔性化培养与学生个性自主选择的应用性人才培养模式研究

我们认为柔性化培养就是根据培养对象的个性特点，采用弹性、灵活的培养方式，培养具有个性的、不同规格、不同层次的人才。柔性化应用型人才培养应该包括三个方面：一是向纵深发展，不断加强学生应用能力和应用技术的培养，实现人才培养与工作岗位的零距离对接；二是向宽广方向发展，进行跨专业培养，以适应工作岗位的综合化，三是在课程设置上，实行动态化，对市场需求的动态变化能够快速响应。在目前的条件下，柔性化培养与学生个性自主选择的人才培养模式目标，可以通过分阶段、分类别方式和模块化课程超市方式实现。     

基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.     

图书馆读者细分模型的分析与建立

由于单一的读者属性细分方式很难满足个性化服务的需要,提出了4种不同的细分方式,利用系统聚类算法建立了图书馆读者细分模型,并通过大量图书馆流通数据的训练,验证了模型的有效性和实用性.     

Dynamic Niching Genetic Algorithm with Data Attraction for Automatic Clustering

A genetic clustering algorithm was developed based on dynamic niching with data attraction. The algorithm uses the concept of Coulomb attraction to model the attraction between data points. Then, the niches with data attraction are dynamically identified in each generation to automatically evolve the optimal number of clusters as well as the cluster centers of the data set without using cluster validity functions or a variance-covariance matrix. Therefore, this clustering scheme does not need to pre-specify the number of clusters as in existing methods. Several data sets with widely varying characteristics are used to demonstrate the superiority of this algorithm. Experimental results show that the performance of this clustering algorithm is high, effective, and flexible.     

EAM系统中标准维修体系的建立

标准维修体系主要包括标准任务、标准物料清单、标准工单、PPM（计划预防性维修）、巡检路线和故障分析体系。介绍了EAM系统中标准维修体系模块的详细内容及代码编制。     

用于锋电位分类的二阶差分表示法

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题，提出了一种新的锋电位特征表示方法一二阶差分表示法．该方法对锋电位波形求取二阶差分，以二阶差分序列作为锋电位的特征信息，形成新的样本向量进行分类．该方法对Wave_clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验．实验表明，该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势，在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性．将此方法用于锋电位分类，尤其是叠加锋电位分类，可以提高分类准确率，并且可以有效的避免噪声的干扰．