基于小波分析的热障涂层厚度超声检测

基于超声信号在涂层的上、下表面产生的奇异性,通过对超声信号进行连续小波变换分析,利用模极大值法和Lipschitz指数法进行判断,找出了超声信号中的奇异点。依据热障涂层界面反射信号的时间差,利用已知涂层声速可以算出涂层厚度。通过与扫描电镜所测涂层厚度对比分析,验证了该方法的可行性。     

一种MOEA分布度的逐步评价方法

 提出了一种多目标进化算法中解集分布度逐步评价方法.定义了一种基于角度的坐标,避免了算法因收敛性不同对分布性评价的影响;利用了解集均匀分布具有的对称性,把整个目标空间从大到小划分成不同的对称区域,逐步进行分布度评价.实验结果表明,该方法能精确的评价解集的分布情况.     

提高MOEAs解集的分布性 ——一种基于∞范数的逐步方法

解集的分布性是多目标优化中最重要的研究工作之一,解集的分布性主要体现在两个方面,一是解集的分布广度;二是解集的均匀性。在多目标进化算法（MOEAs）中,解集分布性的保持放在种群维护中实现,提出一种基于∞范数的逐步方法（INS）来提高MOEAs解集的分布性,INS用∞范数来衡量个体的分布性,用逐步的方法来裁剪个体。通过与目前最流行的两个MOEAs——NSGA-II和ε-MOEA,在9个测试函数上进行实验,结果表明INS能很好地提高解集的分布性。     

基于遗传算法的WSN覆盖优化方法

在含有移动节点的混合无线传感器网络中,为优化网络覆盖性能,提出了一种基于遗传算法的移动节点控制策略,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。     

一种改进的非支配排序多目标遗传算法

多目标进化算法的研究目标主要是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-II算法的基础上,提出了一种新的构造种群的策略——按照聚集距离选取部分非支配个体,并选取部分较好的支配个体形成下一代种群。该策略与原算法相结合后的算法（NSGA-II+IMP）与原NSGA-II进行比较,结果表明新算法较好地改善了分布性和收敛性。     

基于共享存储器的多亲遗传算法及其理论分析

针对多亲遗传算法与传统遗传算法相比在求解一些实际问题时,算法性能提高并不明显的现象,提出了一种基于共享存储器的多亲遗传算法,并对其进行了理论分析,证明了基于共享存储器的多亲遗传算法满足模式定理。此外,还采用测试函数和字符串问题对算法进行了仿真实验,结果表明了算法的有效性。     

多亲遗传算法的理论分析及其应用研究

多亲遗传算法是在保持了传统遗传算法一些特性的基础上,对传统遗传算法的交叉算子进行了改进。在介绍了多亲遗传算法的基础上,对其进行了理论分析,证明了多亲遗传算法满足Holland的模式定理;提出了一种称为群体中心交叉的多亲交叉算子,最后将这种多亲交叉算子的多亲遗传算法应用到了数据聚类问题中,取得了良好的实验结果。     

狭义遗传算法

该文讨论了狭义遗传算法的一般框架,并对其运行机理进行了分析。由于狭义遗传算法的搜索过程不是一个遍历的Ｍａｒｋｏｖ过程,搜索空间小,Ｎ此它具有收敛速度快,搜索过程稳定性高、可控制性强等特点。最后,提出了有待研究的问题。     

高黏度骨水泥治疗骨质疏松性锥体压缩骨折患者围手术期护理

【摘要】 目的 探讨高黏度骨水泥椎体成形术（PVP）治疗骨质疏松性椎体压缩骨折患者围手术期护理。方法 30例患者采用高黏度骨水泥PVP治疗骨质疏松性椎体压缩骨折,通过术前常规护理及心理、饮食干预,术后指导四肢康复锻炼和严密观察骨水泥渗漏,及时给予相应的护理措施。结果 30例患者在护理干预下积极配合PVP治疗,术后疼痛明显减轻。结论 术前充分地准备,术后正确的指导和精心的观察、护理,能够帮助患者尽快地恢复日常生活活动能力,减轻疼痛,提高生活质量。

     

DFDL—辅助结构分析的软件工具

本文讨论了结构分析的软件民具数据流图语言（ＤＰＤＬ）的设计和实现。ＤＦＤＬ具有结构简单、实现方便、易学易懂等特点。同时，它解决了用图形方式编辑、修改ＤＦＤ所遇到的困难。ＤＦＤＬ是软件开发的有利工具。