重离子碰撞中多源理想气体模型与同位旋依赖的量子分子动力学模型在25AMeV/n能量下计算结果的比较

应用多源理想气体模型（MSIG）的蒙特卡罗方法，计算25AMeV能量下，碰撞参数较大时（b=7—10fm），^86Kr-^124Sn碰撞产生的轻碎片的几种分布．将MSIG模型的计算结果与同位旋依赖的量子分子动力学模型（IDQMD）的计算结果进行比较，发现二者得到的模动量分布定性地符合，动量分量分布和方位角分布符合得很好，椭圆流和4阶动量各向异性流对模动量的依赖关系基本符合．     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

基于克隆思维进化算法的机器人足球协作策略

针对足球机器人比赛系统的实时性要求,采用了一种克隆思维进化算法对足球机器人比赛系统的高层策略系统进行优化。克隆思维进化算法集免疫机制与进化机制于一体,在发挥思维进化算法优势的基础上增加了克隆(复制)、克隆重组、克隆变异和克隆选择等算子,既保持了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。足球比赛场上的瞬时信息作为抗原,待选策略作为抗体,二者均采用二进制编码方式。用克隆思维进化算法对抗体群进行优化,实验结果表明,采用该算法能快速找到最佳策略,简化了足球机器人决策系统,提高了决策效率。     

N-^-N圈传播子极点漂移小量换序计算

采用核子N（反核子^-N）与中性介子π^2相互作用的Lorentz不变耦合模型，对N-^-N圈图传播子在动量重整化方案中的有限量函数∑c（p）的严格解析计算问题，从极点漂移小量ε作换序计算角度进行了深入的分析、探讨后，发现传播子四维动量平方P^2〉-（核子质量＋介子质量）^2时可作合理换序计算处理．若将此计算结果延拓到P^2≤-（核子质量＋介子质量）^2时，发现与正规计算方法获得的计算结果近似符合程度并非十分理想．     

中国-东盟架构下西南边疆民族地区职业教育品牌战略思考

在中国—东盟架构下,中国西南边疆民族地区职业教育品牌战略要定位于:为该地区培养大量适应中国—东盟自由贸易区市场需求的优秀国际型职业人才,同时敢于竞争邻国的职业教育服务市场,使该地区的职业教育走上区域性国际品牌战略发展的大道。     

关于远期合同市场发电商的竞价策略研究

合同交易随着电力市场化的不断完善和风险管理的需要，呈现出越来越重要的作用.在一个规范、成熟的电力市场中，应当是实时市场和合同市场并存的，两者互为补充、相辅相成、缺一不可.因此，研究一个关于合同市场发电商的竞价策略模型就有尤其重要的意义和研究价值.文中对合同市场的发电商竞价策略进行了研究，建立了发电商竞价策略的数学模型.最后，理论分析和算例结果表明了模型的实用性.     

旧厂房再利用的策略与方法——以厦门市文化艺术中心建设为例

厦门产业结构调整后，城区内的工业企业向城市外围搬迁，工业厂房的利用和改建已成为城市决策者需要面对的一个问题．本文以厦工西廓厂区改建工程即厦门市文化艺术中心为例，探索分析了该方案从城市、建筑、室内空间以及建筑技术等方面解决旧工业建筑利用问题的策略与方法，证明了旧建筑再利用的可行性.     

基于监视器系统的内部网络安全策略

为了解决内网信息泄露问题,提出了一种新的内网安全策略。该策略有两个特点:一是采用层次化的手段对信息进行分级,二是引入了监控器这个部件,监控器对内网各网络部件之间的通信过程实行控制,动态地隔离涉密的主机。新的安全策略在保障信息安全的前提下,有效地提高了资源使用效率。基于该策略设计了一种基于IntelIXP2400芯片的监视器系统。实验结果表明,凭借IXP2400芯片的强大处理能力,该监检测系统可以高效地处理Gb/s速率的网络数据流。     

四川电网灾变防治

四川-华中电网联网后,为了提高四川电网运行的安全稳定性,有效地防治灾难性事故的发生,进行了四川电网灾变防治策略的研究。在现有电网结构的基础上,应用先进的非线性励磁和非线性鲁棒调速控制技术提高发电厂的安全稳定水平。同时研究中采用了柔性交流输电技术与非线性控制技术结合,来改善和提高四川电网的动态品质和安全稳定性。另外还对四川电网的规划提出了合理化建议,以便合理分配电网潮流。通过计算机仿真,证明了提出的控制策略能明显改善四川电网的安全稳定水平,增强电网的抗扰动能力,真正起到灾变防治的作用。     

浅议企业的品牌策略

分析了国内企业实施品牌策略的意义和现状,提出了企业实施品牌策略的建议和对策,并对企业选择不同的品牌策略方案进行了探讨。