自适应小生态遗传算法的理论分析和加速技术

提出了联赛选择和相似个体概率替换的自适应小生态遗传算法，建立了小生态生长的动力学模型．平衡态理论分析和仿其实验表明，概率联赛小生态技术选择能够形成和维持稳定的子种群．提出了种群聚类分割和单纯形搜索的并行局部搜索算于，定性地分析了其搜索性能．对复杂多峰问题的优化结果表明，结合概率联赛选择和并行局部搜索算子的小生态遗传算法不但能够快速可靠地收敛到全局最优解，且能并行地搜索到多个局部最优解，其收敛速度和全局收敛可靠性均显著地优于简单遗传算法和其它小生态方法．     

I~2C接口芯片AD7416温度采样汇编语言程序设计

论述了基于数字温度传感器的单片机温度测控系统。把PC机中实现减法运算的方法运用到MCU的汇编语言程序设计中,从而完成了AD7416的温度采样汇编语言程序设计。文章给出了温度测控系统简化电原理图以及符合MCS—51汇编语言特点的温度采样子程序及其流程框图。     

理想带通滤波器的设计及分析计算

设计了一理想带通滤波器－低频窄带可调双二阶带通滤波器,并进行了分析和计算。     

基于神经网络的三维图象恢复与重建新算法

简介了兰伯特Lambertian反射模型用于三维图象的恢复与重建的算法,由于其具有很大的局限性,为此,给出了一种基于神经网络与模糊处理相结合的新型反向模型,用于三维图象的恢复与重建,且新算法不需知道光源方向,经实验证明,具有计算快捷且图象识别精度高的特点。     

线性约束优化问题的遗传优化方法研究

介绍了线性约束条件的一般形式及线性约束条件的遗传优化方法，较全面地阐述了相对于各线性约束条件的各遗传算子的特点、作用及其产生方法，并指出了有关遗传算子的不足。     

新形势下的教学特点及教学方法的探索

从教与学在教学中所占比重，培养学生能力以及教学与科研在教学中的有机结合等方面，探索出一套新形势下的教学方法。     

信息融合技术及其在包装工业中的应用

论述了多传感器信息融合技术(MIF)的结构,从工业应用的角度出发探讨和提出了一种多传感器信息融合的结构模型.将经典的统计理论和估计理论以及现代的信息理论和人工智能理论应用于信息融合,通过学科交叉和边沿化,形成了多传感器信息融合的算法和理论.提出了一种用于包装工业的多传感器信息融合控制系统模型,为多传感器信息融合在包装工业控制中的应用迈出了一步.     

基于动态补偿参数和改进的自适应遗传算法的系统辨识方法

该文提出了一种基于动态补偿原理和改进自适应遗传算法的大惯性系统辨识方法。易于实时在线处理,便于在过程控制等工业控制中应用。由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”两个要求,因此它不仅保证了算法的运算速度,而且能得到较好的辨识结果。仿真结果表明,该方法是有效的。     

遗传算法优胜劣汰算子研究

说明了选择算子的指数α的大小与搜索空间的关系，进而说明了选择算子的“优胜劣汰”性质。引入“超平面”概念，给出了优良选择所对应的最优解模式。提出了改进的选择算子，避免了因某一染色体适应值过高而导致下一代中该染色体过多以及群体中各个染色体因适应值相差不大而导致优秀个体得不到足够后代的现象。     

一种强引导进化型遗传算法

针对遗传算法随机性过强,收敛速度慢的问题,从选择机制、交叉算子、变异算子三方面强化了对进化方向的引导,提出了“保留最优,调节中间,淘汰最差”的确定型选择策略．用基因调节加自适应变焦微调算子代替常规的交叉算子,用淘汰替代方式代替变异算子,构造出一种强化引导型遗传算法．多变量函数优化的仿真计算结果说明了该算法的有效性．