基于Agent的企业演化模型仿真研究

针对企业演化过程的动态性和不确定性,借鉴Holland教授的复杂适应系统理论的建模思想,提出运用神经网络的学习能力模拟智能体适应性的方法,建立基于复杂适应系统理论的企业演化模型.主要从企业行为的视角对处于动态竞争中的企业如何应对竞争实现企业演化的问题进行探讨,期望充实关于竞争和演化的理论.通过开发基于swarm平台的Ob-ject-c仿真程序,模拟了不确定环境下企业的规模分布和动态演化过程,并对仿真结果进行分析.     

高纯度大米淀粉制备工艺研究

在传统工艺的基础上,改进了碱法制备高纯度大米淀粉的工艺。把对大米淀粉的一次碱提与对黄淀粉和黄淀粉浆的再提纯工艺相结合,所得到的优化新工艺不仅能够提高大米淀粉纯度,也能够大大提高其收率。分析了时间、固液比、NaOH浓度和温度4个因素对产品纯度的影响,并通过正交实验优化了碱法制备大米淀粉的一次碱提工艺条件,确定了最佳工艺参数,最佳条件下产品的纯度为99.17%（干基）,结合黄淀粉层的再提纯工艺,淀粉的总收率为72.7%,明显高于文献值47.87%。     

决策树算法的研究及优化

决策树算法是数据挖掘中的一个比较活跃的研究领域,是对分类问题进行深入分析的一种方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题.文中首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优化法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比.通过实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高.     

基于CAS的企业竞争模型与仿真研究

企业系统本质上是一个复杂适应系统,是一个开放的、动态演化的、具有自组织能力的系统。人工神经网络具有非线性逼近能力和自组织、自适应能力。提出运用神经网络的学习能力模拟Agent适应性的方法,借鉴Holland的CAS理论的建模思想,建立基于CAS理论的企业竞争模型。通过开发基于Swarm平台的仿真程序,模拟不确定环境下企业的规模分布和动态演化过程。     

辽优1052及其亲本灌浆特性与源库关系的比较

对直立大穗型杂交稻辽优1052及其母本105A、父本C52做减源、减库处理，研究了品种的籽粒灌浆特性。结果表明：3个品种均属于源限制型品种，都存在明显的两段灌浆现象，同一品种强、弱势粒间灌浆过程差异较大；源、库处理对籽粒灌浆的影响主要体现在弱势粒上，对强势粒的灌浆影响较小；与双亲相比，辽优1052在籽粒灌浆方面具有明显的杂种优势。     

智能体行为一致性的神经网络方法仿真

针对传统股市研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴Holland的模拟股市建模思想,引入ERA方案建立股市模型。运用Agent行为一致性神经网络方法并结合CT方法对股市进行仿真,模拟不确定环境下股市的动态演化过程。该模型可更好地理解股市的动力学特性。