“新乡土主义”在新农村规划中的应用

全球经济一体化和信息化的迅猛发展带来了文化趋同现象的出现,在新农村规划建设中日益表现出＂类城镇化＂的趋势,村城风貌不分,一些优秀的农村民俗和非物质文化遗产正在消失,乡村逐渐失去自己的特色。本文以重庆市渝北区洛碛镇水溶洞社区规划为例,研究了＂新乡土主义＂规划方法在规划实践中的应用,以期实现对地方特色和民俗风格的保护与创新。     

环境设计的趋同现象以及解决对策分析

在每个城市的景观环境中,并不是单纯靠复制粘贴和成品化的景观设计就能反映出一个城市的景观环境面貌。每个地区都有自身特有的地域文化,面对现代化和经济全球化,适合本地区的景观设计产品越来越少,取而代之的是景观设计的趋同。本文从趋同现象的表象着手,分析它的内在原因。从生态可持续和尊重地域文化的角度提出景观设计的建议。     

从企业名号透视中国家具业界的品牌经营误区——以中山大涌红木家具产业集群为例

本文以中山大涌红木家具产业集群为研究对象,在调查、统计与梳理的基础上,对该产业集群中的企业及其品牌名称用字趋同的现象作了客观的阐述与剖析;由此折射出中国家居业界＂同质化＂的思维定势,指出＂千家一面＂与＂大同小异＂的品牌经营格局严重制约了差异化的品牌经营策略,并极大地束缚了中国家具业界的创新思维。     

基于思维进化算法的人工神经网络结构优化

针对神经网络结构难以优化的问题，本采用思维进化计算(MEC)算法和BP算法相结合的方法来动态优化神经网络结构。随机产生网络结构，对每一结构，利用BP算法评价神经网络结构优劣，找到局部最优结构，再通过MEC算法中的趋同、异化操作，找出全局最优结构。仿真结果说明了算法的有效性。     

基于遗传算法与思维进化计算的一种广义进化模型

本文在遗传算法(Genetic Algorithm，简记GA)与思维进化计算(Mind Evolutionary Computation，简记MEC)的基础上，提出了一种广义进化模型(Generalized Evolutionary Model，简记GEM)、该模型用微演化与宏演化两个过程，分别模拟人类的思维学习方式与自然进化，并通过概率趋同、信息迁移、自适应变异算子将两个过程有机的结合起来，从完全意义上模仿了人类的进化．该模型既能有效的克服遗传算法的本质缺陷，又能拓展思维进化计算的理论基础及应用范围．数值优化的仿真结果证明了该模型的有效性。     

基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

荷电状态SOC(state of charge)是锂离子电池的重要参数之一,SOC的精准估计对电池组安全可靠运行具有重要意义。针对误差反向传播BP(back propagation)神经网络易收敛至局部最优,导致基于BP网络的SOC估计精度不高的问题,提出子种群自适应趋同策略改进思维进化算法,用其优化BP神经网络的初始权值及阈值,优化后的BP网络简称SAMEA-BP神经网络。结合充放电实验数据,将SAMEA-BP神经网络与标准BP神经网络、思维进化算法优化的BP(MEA-BP)神经网络用于锂离子电池的SOC估计,并对3种方法做了对比分析。结果表明：标准BP神经网络的预测误差保持在9%以内,MEA-BP及SAMEA-BP神经网络分别将误差降低至5%及3%以内,在不同工况下和不同温度下,SAMEA-BP有良好适应性,且估计精度高于BP和MEA-BP。     

有界连续空间中MEC算法的收敛性分析

思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化计算方法,是基于GA存在的问题提出的。MEC主要由趋同和异化两种操作构成。该文从理论上对趋同和异化操作进行了详细的描述,修正了文眼15演中的错误结论,证明了趋同迭代产生的子群体散布中心序列收敛到局部最优态集,给出了收敛速率的上界估计,并分析了算法的全局收敛性。