用遗传算法模拟复杂最优网络的自然涌现过程

为了模拟复杂最优网络从树演化到完备图的整个过程，解决现有邻接节点编码方法只适用于低密度网络，而传统的交叉变异方法又有大量不可行解的问题，提出了基于三角阵的变长基因编码方法和段间交叉、段内变异平衡的交叉变异方法．该编码方法只记录对称邻接矩阵中三角阵的信息，反映了无向网络的所有可能变化，因而编码串长度适中，网络边数不需限制，可以模拟网络从树到完备图的整个演化过程．段间交叉只交换节点一级近邻的连接方式，段内变异平衡对边进行重绕，这既符合遗传算法的要求，又保证了网络的连通性．模拟结果表明，与邻接节点编码和传统交叉变异方法相比，所提方法适用范围更广，收敛速度较快．     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

雷达脉冲分选算法的研究

介绍了SD IF和CD IF两种传统的脉冲分选算法,并分析了它们各自的优缺点.在比较了传统雷达脉冲分选算法的基础上,介绍了一种基于可变TOA差级的运算量更小、速度更快的分选算法.计算机仿真结果表明,该方法提高了雷达脉冲分选效率,能够成功分选出高密度雷达环境中的复杂形式的脉冲信号,满足了现代战场电磁环境的要求.     

泵站枢纽三维湍流数值模拟研究

采用雷诺平均纳维斯托克斯方程(RANS)和标准κ-ε湍流模型,运用SIMPLEC算法,对无锡市仙蠡桥泵站枢纽6种运行组合工况进行了三维数值模拟,预测了回流区及旋涡发生的位置和形态,计算得出了泵站枢纽流速分布规律以及泵站出水河道与京杭大运河交汇处的最大横向流速,计算结果与水工模型试验结果吻合.该研究不仅为仙蠡桥泵站枢纽优化设计、合理布局提供了理论指导,而且研究方法可应用于其他泵站枢纽水流流态数值模拟.     

实现自相关验证的通用注册码构建算法

提出了一种用户身份认证的注册码构建算法,其认证的必要信息通过自相关映射隐藏在注册码内,并可通过自相关验证来辨别注册码的真伪。构建的注册码具有用户惟一性、可验证性和安全性保证。     

一种基于B-3次样条曲线的改进的填充算法

面向服装款式CAD系统应用，提出以扫描线填充算法中的有序边表算法为核心，款式智能拼接技术中款式部件存储技术为辅助的基于B-3次样条曲线的改进的有序边表填充算法。     

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．