序列二次规划-遗传算法及其在变压器局部放电超声定位中的应用

针对基本遗传算法(genetic algorithm,GA)局部寻优能力较差和易出现早熟收敛现象,提出了一种改进的遗传算法,即序列二次规划-遗传算法(sequential quadratic programminggenetic algorithm,SQP-GA)。该混合优化算法SQP-GA在基本GA中引入序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)算法,经典算法SQP作为一个元算子有效地提高了基本GA的局部搜索能力,并克服了早熟收敛现象。函数仿真测试结果表明,SQP-GA混合优化算法在收敛速度和寻优精度上都优于基本GA,表明所提出的算法的有效性。同时,利用提出的SQP-GA求解变压器局部放电超声波定位问题,并将其定位结果与GA和非智能算法的定位结果进行比较;算例结果表明,基于SQP-GA的变压器局部放电超声定位法能有效地防止结果陷入局部最优,该方法的定位效果理想。     

跨校交流培养国际化人才的经验与思考

在科技、文化、经济全球化的背景下,高等教育国际化不仅有助于全面提升大学生的综合素质,推动大学完善其教学与管理体系,而且有利于国家科教兴国战略的实施。文章总结了武汉大学多年来通过国际跨校交流培养本科生的探索过程中所积累的实践经验,并对这种人才培养模式的前景作了展望。     

校企结合人才培养模式的探索与实践

在日益巨大的社会就业压力下,为培养适应经济发展和社会需求的新型人才,武汉大学在人才培养模式方面进行了认真分析和思考,并不断研究与实践新型人才培养模式.本文介绍了武汉大学走校企结合之路培养理论知识与实践能力有机融合的高素质、综合型人才的探索与实践.     

基于改进遗传算法的电网投资组合预测方法

提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力。利用所提出的组合预测模型对某地区电网投资进行预测的结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提组合预测模型能充分利用原始数据的信息,具有更高的预测精度。     

双线性系统状态方程的一种解法

研究了求解双线性系统状态方程的一种解法，并给出了具体的算例。     

Volterra级数的一种推导方法及非线性系统的无损性

以非线性系统中的一般模型为背景，推导出在非线性系统分析、辨识和估计等方面有着广泛和重要应用的Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数，并就非线性系统的无损性给出了其Ｖｏｌｔｅｒｒａ核所应满足的关系式。     

一大类非线性系统对正弦激励响应的Volterra核

借助于多维傅立叶变换给出了一大类非线性系统对正弦激励响应Ｖｏｌｔｅｒｒａ核的理论分析方法。     

拉盖尔函数应用于一般模型的辨识

研究并提出了当给定一个一般模型的维纳核时，其两个线性子系统的一种辨识方法，在这一方法中，对一般模型的两个线性子系统采用了拉盖尔函数作有限项级数展开的技巧。作为一种时域方法，它适用于非常广泛的一般模型构造。计算机模拟算例验证了该方法的正确性及有效性。     

一种改进的二阶沃尔特拉滤波器LMS算法

本文给出了一种辨识二阶活尔特拉系统的新的LMS算法，数值模拟表明，这种算法比快速卡尔曼滤波器的计算时间短，收敛速度快。     

基于影子价格和空间误差面板数据模型的 配电网投资优化方法

针对目前配电网的投资分配忽略地理邻接及电网互联影响的问题,提出了一种基于影子价格和空间误差面板数据模型的配电网投资优化方法。首先建立由底层指标和目标层指标构成的评价体系,利用最优化问题的求解方法求解各底层指标的影子价格和最优解。据此,结合各层指标权重得出配电网综合评分。引入空间误差面板数据模型,根据综合评分结果,构建投资效益测算模型。以综合评分最高为目标,通过寻优得出效益最大化的投资额分配方案。以贵州省五个地区配电网的实际数据为例进行投资分配。算例分析结果表明,所得投资分配方案符合各地区配电网的发展情况,可以实现投资效益的最大化。