用经列和纬行造8k阶Franklin半幻方

给出一大类构造8k阶Franklin半幻方的方法：先作出满足一定条件的两列数(分别叫做经列和纬行)，然后再在这个基础上造出8k阶Franklin半幻方．     

远程教学系统的设计与实现

利用信息技术改革教育内容、方法和体系，建立了基于Internet的计算机辅助教学信息平台，为学生提供了一个创造性的学习环境，大大提高了教学质量．简要介绍了利用Internet网上教学资源，实现远程教学系统(包括网上课堂、电子教育、批改作业、讨论答疑、查阅资料、网上考试等)的设计与规划．     

基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

基于区域包含的语义距离构造及其在模糊数据库中的应用

提出了在模糊数据自身自然语义表示基础上，利用数据间语义范围相互包含关系得到的一种语义距离计算方法．将此方法引入模糊关系运算符的定义，并应用于模糊数据数据库语言FSQL的多种操作命令中．     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

“N1＋的＋N2”短语结构中“的”的隐现规律考察

从认知语法的距离象似性角度来看,“N1＋的＋N2”结构以领属关系居多,领属关系中,N1有的是对N2的限定,有的是N1的部分属性投射到N2。表示限定时,靠近原型领属,结构中的“的”一般会出现,表示属性投射时,接近边缘性领属,“的”一般不会出现。“的”隐现象似于概念距离。     

有相位差非平稳随机激励下系统的响应

线性系统在有相位差非平稳随机激励下的响应是工程研究中十分有意义的问题。本文在用有限元离散建立系统方程的基础上,在状态空间应用复模态理论推导了线性系统受非平稳随机激励的位移的均方响应,且给出了减缩模态准确地处理非经典阻尼的计算形式和多相位调制白噪声激励下的系统相关响应的解析表达式。该方法可以方便地处理桥梁结构或其它结构的集中阻尼问题。对比算例表明,在工程设计中考虑相位差的影响是十分必要的。     

指数Diophantine方程pa-pb-pc=z2

设p是奇素数。本文给出了方程pa-pb-pc=z2的全部非负整数解(a,b,c,z)。     

含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation, MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter, ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares, WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。     

利用优化方法推算室内固结系数

利用最小二乘原理把固结系数确定问题转化为非线性优化问题,再用单纯形法对固结试验数据进行拟合计算,直接求出固结系数。计算结果表明:单纯形法可消除常规作图法中人为因素影响,有效地减少误差;且方法收敛速度较快,计算精度较高,通用、可靠。