IMS中基于策略的网络管理研究

文章介绍了IMS系统中基于策略的QoS管理和接入控制机制，详细描述了IMS系统中的业务呼叫建立流程，并提出了一种适用于多域、多运营商环境下的策略管理结构。     

而对系统复杂性提升 Mathworks力推“基于模型的设计”方法

伴随着对功能性要求的增加，今天的电子系统越来越复杂。而与此同时我们也发现，不同类型的半导体器件正在向彼此传统的应用领域相互渗透，如微控制器、DSP和FPGA等器件在某些场合就构成了相互替代的竞争关系。这些     

对基于交换网络分层结构的软件无线电方案的改进

通过比较各种软件无线电结构的优缺点,针对既具有交换网络结构又具有分层结构优点的基于交换网络的分层无线电结构方案,提出了部分改进思想。     

基于遗传算法的服装工序编排规划

本文讨论了建立服装工序编排系统的必要性，在进行服装工序拆分、合并的基础上，应用遗传算法建立了以流水线平衡为目标的服装工序编排模型．     

改进型遗传算法在加载天线设计中的运用

遗传算法是一种全新的优化搜索方法，可以用来解决各种复杂的实际问题。针对简单型遗传算法的一些不足之处，介绍了一种改进型的遗传算法，并阐述了其在短波宽带集总加载天线优化设计中的运用。     

遗传算法在期货市场创新决策中的应用

研究了遗传算法在期货市场创新决策中的应用问题，在期货市场的保值者和投资者数目以及期货合约结构模型的基础上，设计了期货市场创新的染色体表达和遗传操作并进行了仿真研究。     

机械设计的分布式构模方法

提出了一个设计问题的分布式构模方法，该方法将是一个设计问题分解成一系列学科子问题，不同领域的专家分别构建各自领域的设计问题模型，这些分布式模型通过网络连接可以形成一个集成的协同设计系统。介绍了设计模型的定义、设计模型之间产品信息的交互以及设计模型在网上的实现。最后给出了一个齿轮箱设计问题是分布式要模实例，显示了分布式构模方法不仅可以实现各领域专家的知识和经验的共享，同时可以使一个复杂的设计问题通过分布式模块协同完成。     

使用遗传算法的迷宫学习

本文试用遗传计算及决策制定方法来实现机器人有认识迷宫意向的能力，这里“意向”是指遵循对迷宫特有的路径规则所出的决定，令机器人在两个相对的迷宫中行走学习，一个迷宫路径是基于同样的意向，另一个则基于不同的意向，研究结果确认了已达成的意向学习。     

运用遗传算法拟合离子选择电极工作曲线

1975年,Holland受生物学中“生物进化”和“自然选择”学说的启发,提出了著名的遗传算法.经过近20年的研究、应用,遗传算法已成为非线性优化和系统辨识的有效工     

基于模糊神经网络和遗传算法的大坝安全监控模型

应用监控模型来监控大坝的工作性态是一条有效途径，但由于大坝工作条件复杂，影响因素繁多，为以精确的数学进行描述带来了很大的困难，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家知识，监测数据和各种信息与计算机软硬件技术结合起来，把坝工理论和坝工家的经验结合起来对其进行研究，文中应用模糊神经网络和遗传算法等人工智能技术，依据专家的经验确定隶性函数，从而建立模糊神经网络预报模型，根据专家对实际情况的正确分析，对预报结果进行修正，达到进一步提高预报精度的目的。