井身结构设计必封点综合确定方法研究

在对库车地区深井超深井井下复杂情况分析的基础上，综合考虑地层岩性和地层压力等影响因素，根据已有资料，用随机理论方法确定发生井下复杂情况的概率密度函数，得出井下复杂情况发生的位置及可能性，提出新的井身结构必封点确定方法。应用实例表明，用随机理论方法确定井下复杂情况是可行和有效的，井身结构设计中必封点的确定原则并不惟一，设计者应根据经验和实际情况加以取舍。     

cdma2000 1x EV-DO前向链路高速分组数据传输中的调度算法

在保证用户间公平性的前提下,为尽量提高cdma2000的增强型1xEV DO系统前向链路的数据吞吐量,通过讨论现有的多种调度算法原理,分析了影响系统吞吐量和公平性的因素,在此基础上提出将用户平均请求传输速率、限制用户最小平均传输速率和系统最小吞吐量的影响同时引入调度算法的思想,通过在CadenceSPW软件平台上的仿真研究表明,改进后的调度算法在保持公平性的前提下,有效提高了系统前向链路吞吐量.     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

Ad hoc网络路由问题的研究

随着无线网络的广泛应用,设计一种有效安全的路由协议是目前亟待研究的重要课题。Ad hoc的应用产生了传统网络所未遇到过的安全问题。研究了目前常见的标准路由算法,分析了发生在路由层的攻击手段,阐述了几种路由安全机制。     

基于移动代理的网络应用研究与实现

随着计算机网络的飞速发展以及Internet相关技术的普遍应用，数据处理已经不再局限于网络中的某一台计算机上运行，而是要求所有计算机都参与到网络这一大环境中，这就需要基于智能化和网络化进程的移动代理技术来解决复杂、动态和分布式智能应用的问题．文章首先简要阐述软件代理和移动代理的一些基本知识，然后以目前常用的移动代理开发平台Aglet为例，详细讲述如何开发基于移动代理的网络应用程序．     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

基于遗传算法的铁路车站到发线运用优化研究

针对车站到发线的合理运用问题，目前一般是由相关工作人员根据以往的经验知识进行手工编制，采用遗传算法对这种复杂的非线性组合优化问题进行研究．以成都车站为例，利用遗传算法对到发线安排进行优化，其结果表明优于人工安排。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．