政府资本投资与经济不确定性

对Benhabib 和Farmer的不确定模型做了部分修改,通过动态最优化的方法,得出了一个二维系统,并分析了系统的稳定性,结果表明:政府的过度投资将导致经济系统的不确定性.     

知识经济条件下期刊编辑思维方式的优化

一定的思维方式总是植根于该历史时代的实践和科学发展的土壤中，并随着历史的推移而发生变革并不断优化.知识经济时代比过去任何时代都迫切需要思维方式的优化.期刊编辑应重视建构与知识经济时代发展相适应的优化的思维方式——要变常规思维为创新思维;变趋同思维为求异思维;变静态思维为动态思维;变单一思维为发散思维.     

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。     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

基于传声损失的双层隔声窗参数的优化设计

在双层隔声窗的设计中, 提取两块隔声窗的厚度以及两者之间空气隙的厚度为设计参数, 以传声损失最大为设计目标, 建立优化设计模型, 采用序列二次形算法获得了优化后的设计参数.     

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．