Effective prediction of DEA model by neural network

In this paper,a fast neural network model for the forecasting of effective points by DEA model is proposed,which is based on the SPDS training algorithm.The SPDS training algorithm overcomes the drawbacks of slow convergent speed and partially minimum result for BP algorithm.Its training speed is much faster and its forecasting precision is much better than those of BP algorithm.By numeric examples,it is showed that adopting the neural network model in the forecasting of effective points by DEA model is valid.     

Improvements in seismic event locations in a deep western U.S. coal mine using tomographic velocity models and an evolutionary search algorithm

Methods of improving seismic event locations were investigated as part of a research study aimed at reducing ground control safety hazards. Seismic event waveforms collected with a 23-station three-dimensional sensor array during longwall coal mining provide the data set used in the analyses. A spatially variable seismic velocity model is constructed using seismic event sources in a passive tomographic method. The resulting three-dimensional velocity model is used to relocate seismic event positions. An evolutionary optimization algorithm is implemented and used in both the velocity model development and in seeking improved event location solutions. Results obtained using the different velocity models are compared. The combination of the tomographic velocity model development and evolutionary search algorithm provides improvement to the event locations.     

火电机组厂级负荷优化算法的比较

分析了目前国内火电机组厂级机组间负荷优化分配算法的研究现状.针对国内常见的火电机组类型和组合方式,在对常用算法进行分析和比较后,对各种算法的优劣和适用范围进行总结,并对今后火电机组厂级负荷优化的研究和应用提出展望.     

基于电网分区和遗传算法的配电网无功规划优化

根据电力系统的特点,结合Bender’s分解法和电网分区、灵敏度排序等方法对无功规划优化问题进行理论和应用研究,并计及不同负荷下的运行方式,以求获得较优的规划方案．最后利用IEEE30节点系统进行仿真计算,并对结果进行了分析．     

一类广义集值强非线性混合拟变分不等式(英文)

引进一类广义集值强非线性混合拟变分不等式,并且用投影技巧证明了它解的存在性.推广了广义集值强非线性混合变分不等式的许多结论.     

改进型CMA-DFE盲均衡算法的研究

CMA-DFE盲均衡算法在时变信道中有着广泛的应用.针对CMA-DFE盲均衡算法的缺点,提出一种改进型CMA-DFE盲均衡算法.该算法把CMA-DFE盲均衡算法中前馈滤波器和反馈滤波器更新方程中的迭代步长由原来的固定值改成可变值,从而进一步提高了CMA-DFE盲均衡算法的收敛性.仿真实验结果表明,与CMA-DFE盲均衡算法相比,改进型CMA-DFE盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能.     

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差.基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大.为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法.仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量.     

一种新的求解移动Agent路由问题优化算法

文章对移动Agent在无线传感器网络中的路由问题进行描述,给出该问题的多约束最优非劣路径求解模型,并提出一种SA-CA算法求解移动Agent路由问题:利用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法接受最优单体以推动文化算法(Cultural Algorithms,CA)中信仰空间的进化,并将搜索步长作为情景知识指导群体空间最优解的搜索.这种双层结构特性减少了搜索时间,表现出较好的全局寻优性能.仿真实验也表明,与粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)的计算结果相比,提出的新算法在保证求解准确性的同时,具有更快的收敛速度和较高的可靠性,是解决无线传感器网络多约束QoS路由的有效途径,能提高整个网络的性能.     

电子科技大学计算电磁学实验室对计算电磁学的研究进展

介绍了电子科技大学计算电磁学实验室近年来在计算电磁学领域取得的一些进展和成果。在数值计算方法方面,针对传输、辐射和散射问题,提出了一些新的和改进的时域数值方法和频域数值方法,在保证计算精度的同时提高了仿真的计算效率。在电磁建模方面,提出了知识人工神经网络方法和新型传输线方法,作为高效的CAD工具,其能实现准确和快速的电磁建模。在电磁优化方面,采用跳跃基因遗传算法和空间映射方法对天线和微波无源器件进行了高效率的优化。     

RFID二进制搜索算法的改进及其防碰撞实现

在分析现有防碰撞算法的基础上：重点研究了二进制搜索算法及其改进算法一动态二进制搜索算法,并将其具体到防碰撞的实现上。动态二进制搜索算法在减少最小延时的同时,提高了射频识别系统的防碰撞效率。