一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

优选法在某尾矿资源勘察设计中的应用研究

尾矿在水流运输至固定位置形成堆积尾矿,其岩体物理性质在空间分布上与原生矿床有很大差异。在资源勘查布孔设计中,现有等分布点设计工程量大,而且难以找到典型有用的尾矿剖面。通过对某矿山尾矿堆积规律分析,确定其沉积的函数在纵向和横向上具有单谷或者单峰函数性质,利用优选法进行布孔设计,快速获得了典型剖面,取得了较好的效果。     

一种非线性调频波形优化设计算法

将遗传算法与动态优选法相结合，构成了一种新的算法，该算法能够有效抑制非线性调频信号通过匹配滤波器后产生的旁瓣，最后与数值法和动态优选法进行了比较。     

优选法在选择刀具角度中的应用

应用优选法确定刀具几何参数，优选得γ=20°，主偏角φ=81°，刃倾角λ=20°，使生产率提高3倍。     

一对变换齿轮的计算机排列组合优选法

本文针对一对变换齿轮的指数方阵表人工设计方法的不足，提出采用计算机排列组合优选法来对该传统方法进行计算机辅助设计，大大简化了人工设计的反复调整验算的繁琐过程．     

优选法的对称试验最优性

在实际应用中,通过试验的办法尽快求得只有一个最优方案问题的近似最优方案的方法,统称为优选法。利用斐波那契数列和黄金分割数来构建的近似黄金分割法类,是优选法中最重要和常用的一类方法。本文给出了近似黄金分割法类的第一个试验点与相应试验方法具有最大对称试验最优性次数之间的关系,据此可以判定任一近似黄金分割法的最大对称试验最优性次数。     

华罗庚中华民族的骄傲——纪念华罗庚教授诞辰100周年

1推广优选法与统筹法的发端 华罗庚是我国自学成才的典范.一生75个春秋,为数学的发展耗尽了毕生的精力.他既在纯理论的数学上为世界作出了杰出的贡献,成为了世界著名的一流数学家;又在数学的运用方面作出了令世人惊叹的创举.正如有的外国数学家对华罗庚教授的评价说:他拥有威仪的相貌,迷人的个性和丰富的想象力;他用惊人的勤奋和炽烈的热情,教育他的人民运用数学;全世界没有一位数学家曾经像他这样做过,世界上也从来没有一位数学家的演讲会有这么多的听众(几十万甚至上百万的听众).华罗庚教授的数学普及教育思想,冲破了中国几千年的传统观念.他普及数学方法,在学术上洞察之深、选材之妙、加工之巧、表达之神,真是深入浅出之典范,造诣精深之楷模,足以堪称是世界上伟大的数学家.     

基于层次线路优选法的公交线网仿真设计

针对交通路网布设方案的不可实验性,为提高公交线网设计优化性能,提出了基于"层次线路优选法"的仿真设计思路,对公交线网进行层次划分,并分层进行线路优选,组合成网,突出发挥不同层次线路的功能,消除了传统"线路优选法"忽略公交网设计不同层次线路需求的缺点。阐述了"层次线路优选法"的基本原理,给出了"层次线路优选法"的基本实现步骤,并着重描述了层次选择模型的构建、公交线路选择的遗传算法。采用经典算例对线网的仿真设计方法进行验证。结果表明,与其它研究成果相比,此方法得出的线网设计结果方案在满足单次出行换乘次数低、无公交盲点的前提下,具有线路负载均衡、线路弯曲度小、高线网覆盖率、低线网重复系数、线段最大重复次数少的特点,满足了公交线网设计的基本功能要求。