随机选择变异及自适应差分进化算法的研究

为兼顾搜索速度和精度,提高搜索效率,克服不易跳出局部最优的缺点,提出了随机选择变异策略、自适应调整变异率和自适应调整交叉率3种改进设想.利用3种改进设想改进DE算法,得到了7种改进算法,将7种改进算法应用到双容水箱液位模型闭环辨识案例中.结果表明,7种改进算法都提高了跳出局部最优的能力,综合比较可知,3种改进设想同时应用的改进算法性能最优.     

也谈“持续改进与纠正预防措施的区别”

《中国质量认证》2003年第5期刊发的《持续改进与纠正预防措施的区别》(以下简称《改进》)一文认为，持续改进与纠正预防措施统称为改进，持续改进是“好上加好”，纠正预防措施是“由坏变好”。笔者认为，这种观点值得商榷。     

支持向量机改进序列最小优化学习算法

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法．改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度．基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性．     

基于阈值改进的小波变换在高铁变形分析中的应用

对小波变换阈值函数算法进行了改进,并实现了高铁变形数据的去噪处理,使得去噪后均方根误差相对于改进前明显减小,信噪比相对于改进前明显增大,改进效果明显。算例表明,用Kalman滤波模型对改进阈值函数小波去噪结果进行预测,预测效果较好,说明本文改进方法是一种有效的去噪方法,可以用于建筑物变形分析预处理。     

600MW汽轮机组振动保护改进

介绍600MW汽轮机振动保护逻辑的改进方案及实施过程,并对改进后的效果进行分析。此次改进增强了机组进行的安全性和稳定性。     

如何实现环境绩效的持续改进

持续改进是ISO14001：2004环境管理体系的一项核心内容，是有效的环境管理体系的重要特性。本文将在剖析标准对持续改进要求的基础上，结合案例，讨论持续改进的内容、方法和时机，为组织的持续改进提供一些参考。     

基于MFAC的数控机床位置伺服系统

数控机床位置伺服系统是数控机床的重要组成部分,是一个复杂的机电系统,其控制受多方面因素的影响,控制难度较大,且其位置精度会影响数控机床的加工精度.本文以数控机床的位置伺服系统作为研究对象,通过改进算法来提高系统性能.本文基于传统的PI控制,采用紧格式动态线性化(CFDL)方法进一步对速度环与位置环进行改进,设计出改进前的无模型自适应控制(MFAC),之后通过增加控制项来对改进前MFAC算法进行改进,得到改进后的MFAC算法.将两种算法在Matlab/Simulink中分别进行仿真,结果表明改进后的MFAC控制方案能够保持改进前MFAC控制方案的优点,并且位置跟随性能增强,具有良好的鲁棒性.     

Internet存取性能优化的推测预取算法设计

缓存技术和推测预取技术可用于提高网络访问响应速度。在对性能改进的理论分析后,设计了一个基于性能模型的推测预取存取算法(SKP),并对算法作了改进,达到存取时间改进的最大化。仿真表明算法的存取改进效果较明显。     

磨煤机一次风关断闸板门行程控制装置改进

本文以华电国际莱城发电厂磨煤机一次风关断闸板门行程控制装置改进为例,详细分析了一次风关断闸板门行程控制装置现状、改进思路、具体改进过程和应用情况,可供同类设备改进做参考。     

对于积分第一中值定理教学改革的研究

为了改进教学方法,提高教学质量,本文考虑在教学中打破常规,引入改进的积分第一中值定理,并在不改变其它知识结构和顺序的情况下用两种方式证明它:利用微积分基本定理证明改进的积分第一中值定理;证明改进的推广的积分第一中值定理,将改进的积分第一中值定理作为它的推论.同时,给出了修改后定理的一些应用.     

T4014C型调音台电源电路的改造

论述了T4014C调音台电源电路失效原因以及用LM338K改进的具体方法,改进后的调音台电源质量和可靠性大大提高,并且其改进经费少,使用方便。     

改进单纯形法计算药物动力学参数

介绍了改进单纯形法.使用目标函数值的改进单纯形法,对各种给药途径的线性和非线性药物动力学参数进行计算.给出了改进单纯形法计算药物动力学参数的Delphi计算机程序,并以实例予以说明应用改进单纯形法计算药物动力学参数具有拟合程度好,应用范围广的特点.     

求解旅行商问题的改进k-opt遗传算法

为了增强遗传算法的局部搜索能力，加速算法运行效率，尽量避免算法陷入早熟问题，提出一种改进k-opt遗传算法求解旅行商问题。该算法利用改进的k-opt方法初始化获得较优种群，引入改进的交叉变异机制增强算法全局搜索能力，结合改进的k-opt方法强化算法局部搜索能力。实验结果表明，改进的k-opt遗传算法能有效平衡算法探索和开发能力，其求解的质量优且运行效率高。     

基于隐马尔可夫模型的动态风险评估方法

为了改进静态风险评估方法缺乏预测性、实时性差的缺点,在隐马尔可夫模型的基础上,结合实体行为对系统风险的影响,对现有的静态风险评估算法进行改进,并通过理论分析此改进方法的时效性和预测性。实验结果表明,改进后的方法可提高评估结果的可靠性和时效性。     

灰色系统理论改进技术在城市生活需水预测中的应用

以灰色理论GM(1,1)模型为基础,通过灰色技术的改进来预测生活需水量,对所建模型进行误差检验,并比较了改进后的预测模型和未改进的预测模型在精度上的差别,证明了改进后的预测模型具有可行性和较高的精度,在此基础上对连云港市的生活需水量进行了预测.     

经典Bellman-Ford算法的改进及其实验评估

针对以高效求解有边数限制的最短路问题,对经典Bellman-Ford算法进行了改进．借鉴划分算法的思想,通过减少距离标号的数目,得到了两个改进算法．既然已有的改进算法均不能解决有边数限制的最短路问题,因而本算法是经典Bellman-Ford算法的全新改进．相对于经典Bellman-Ford算法,改进后的算法不仅可有效地节省存储空间, 而且实验表明能显著地提高计算效率．     

基于知识管理的轻型过程改进框架研究

为了解决中小型软件企业在实施软件过程改进活动中遇到的重型软件过程改进方法难于实施、轻型软件过程改进方法规范化不足等问题,对集成能力成熟度模型CMMI、敏捷开发方法以及知识管理进行了分析,提出了基于知识管理的轻型过程改进框架,探讨了柔性团队的行为特征、适度规范集的确定过程以及知识转移模型.实践证明,该框架能够满足国内中小企业软件过程改进的要求.     

基于单层感知器的辨识方法及其应用

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络———ＢＰ网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行ＢＰ网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辩识算法的原理应用到单层感知器的学习算法中,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。仿真实验的结果证实,基于改进学习算法的单层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因     

改进的Apriori算法在成绩分析中的应用研究

针对经典Apriori算法会产生大量冗余规则的缺点,在两方面对算法进行了改进:一方面是对产生频繁项集方式的改进,使算法只产生包含目标项的频繁项集;另一方面是对产生规则方式的改进,使算法只产生关联后件中包含目标项的关联规则.Apriori算法改进前后的对比表明:改进后的Apriori算法可以避免非目标规则的产生,使算法更符合成绩分析的需要,提高算法的执行效率.将改进的Apriori算法应用于成绩分析中表明,改进后的算法能够挖掘出各门前导课程成绩对后续课程成绩的影响,因此可为教师制定有针对性的教学计划提供参考.     

基于回归分析法的改进Duncan-Chang模型研究

改进了Duncan-Chang模型的切线模量,并证明改进模型能克服传统模型应力应变曲线的数学缺陷。在获得多组三轴试验参数的基础上,利用Matlab中的lsqcurvefit函数对Duncan-Chang切线模量和改进切线模量进行回归分析。结果表明:改进切线模量的残差平方和比Duncan-Chang模型切线模量的残差平方和小,因而改进模型能更好地模拟实际情况;试验参数取平均值时改进切线模量的残差平方和比其利用回归分析所得的残差平方和大,说明利用回归分析法拟合试验参数是一种很好的途径,其结果更符合材料客观平均状态。