一种大量程疲劳试验机实现小试样预制裂纹的方法

根据简单的力学原理，提出了一种使用大量程程控高频疲劳试验机，按照国标2038-91标准预制三点弯曲小试样裂纹的方法——双试样法，并与单试样法进行了对比，给出了实验数据，说明了双试样法的优点，详细给出了三点弯曲试样裂纹预制的相关公式及确定各个载荷具体方法。     

电子选针中的数据存储量的分析

在分析选针循环形成机理的基础上，推荐一组减小选针循环的优化参数。对电子选针的数据形成、选针循环的最小数据存储量进行了阐述，探讨了选针循环数据的平行算法和交错算法，为电子提花圆纬机花型软件的开发提供一些理论基础。     

智能设备的原理与开发技术

智能设备是基于计算机网络设备的自助应用系统中的重要组成部分，对改善服务质量、提升企业形象、拓展业务有重要意义。结合开发经历，总结讨论了智能设备的现状、组成原理、应用模式、软件开发、安全及整合等问题。     

An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

高性能密码服务器的并行数据处理

随着大型电子商务和电子政务系统中客户数量的增多,主机端密码系统的性能成为提供安全服务的限制因素。提出了一种基于可编程密码模块的密码服务器体系结构。通过在模块中使用密码算法代理抽象密码芯片运算资源,管理机可以调度系统计算资源支持多模块内多密码芯片间的并行密码运算。在IBMService345和SJW系列PCI密码卡上,设计实现了基于算法代理间并行运算的高性能密码服务器。测试结果显示:用20个SSX04模幂运算芯片间并行签名(1024 bitRSA)速率达到1100次/s;用10个对称密码算法芯片并行加密(ECB模式),系统吞吐率达到312.6Mbps。     

两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化

两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难，目前还缺乏成熟的全局优化策略，同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法，用来求解上层问题，用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性，便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。     

机枪系统虚拟样机建模及仿真分析

以某大口径机枪系统为物理样机模型，对联合CAD建模软件Pro／E和动力学仿真软件ADAMS对其进行动力学仿真时的模型传递方法进行了研究，并以此在仿真环境中建立了机枪系统的虚拟样机模型。然后对机枪的自动机动力学和供输弹机构的运动进行了仿真分析，将仿真结果与试验数据进行了比较，并对工作弹簧进行了参数化设计。这证实了将虚拟样机技术引入自动武器研制领域的可行性，并为进一步的仿真工作奠定了基础。     

基于改进Paik型Hoptield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.