不同分娩方式对盆底功能近期影响的临床观察

盆底功能障碍性疾病对妇女尤其是老年妇女的日常生活和身心健康均造成了严重影响.大量研究证明,盆底功能障碍性疾病与妊娠相关.通过对2007年11月至2008年4月在湖北省妇幼保健院分娩后进行盆底功能测定的149名产妇进行分析,以评估分娩方式对盆底功能的近期影响.     

基于相关函数的递推最小二乘算法及其在回波消除中的应用

本文给出一种新的类似于RLS（recursive least squares)算法的递推最小二乘算法，该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理，理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中，克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。     

一种修正LMS牛顿算法

本文对LMS牛顿算法中的梯度矢量用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计和矩阵求逆定理导出了一种修正LMS牛顿算法。对该算法收敛性的理论分析表明算法对步长因子 0是绝对收敛的，计算机数值仿真显示该算法的收敛性能好于LMS牛顿算法的收敛性能。     

装备的定期维修策略研究

针对当前装备定期维修定量研究较少的问题,运用数学方法将任务可用度和维修费用相结合,以最大任务可用度和最小维修损失费用为目标,对维修检测时间间隔展开分析,并结合实例做了验证.     

协同粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法：对比平均适应度值差的粒子,用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对好于或等于适应度平均值的粒子,用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法。     

计算机类专业实践教学分类化初探

本文探讨了计算机类专业实践教学分类化的必要性、实践教学课程体系与内容的分类化、实践教学大纲的分类化和实践教学评价体系的分类化,以期指导计算机类专业实践教学和提高其水平。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA(Direction-Of-Arrival)估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵(ROC-VSS:RObust Covariation-Based Virtual Spatial Smoothing)的DOA估计算法.该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计.构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失.仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向.     

目(2055)基于聚类的多子群粒子群优化算法*

在粒子群优化算法基础上,提出了基于聚类的多子群粒子群优化算法。该算法在每次迭代过程中首先通过聚类方法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和“子群”中的最优粒子更新自己的速度和位置值。这种处理增加了粒子之间的信息交换,利用了更多粒子在迭代过程中的信息,使算法的收敛性能更好。仿真结果表明,该算法的性能优于粒子群优化算法。     

带扰动因子的布尔型粒子群优化算法

对二进制布尔型粒子群优化算法提出改进,通过在其速度更新公式中引入扰动因子避免粒子过早的陷入局部极值,提出两种调整惯性权重和学习因子取1的概率的策略以平衡算法的收敛和发散,分别是按照粒子相似性自适应调整和线性调整,由此得到两种带扰动因子的布尔型粒子群优化算法。4个基准测试函数的对比,实验结果表明了两种改进算法的有效性和优良性能。