基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

微控制器中按键处理技巧及应用

针对微控制器中按键处理问题。列举不同场合对按键处理的设计优化。重点讨论了非编码键盘的抖动及干扰消除优化。结合ADC按键,设计一种新型软件滤波方法一阀值平滑滤波,详细介绍了其软硬件的实现过程。通过验证,此方法既能有效扩展键盘又能实现消抖,有效提高微控制器资源的利用。     

非圆曲线的数控处理及程序实现

引用优化设计中一维搜索和黄金分割法,针对数控加工中非圆曲线的处理,给出实用、简洁和新颖的宏程序实现方法,解决在数控系统中求解方程组的问题,是数控用户快速解决相关应用问题的有效手段。     

Expected runtimes of evolutionary algorithms for the Eulerian cycle problem

Evolutionary algorithms are randomized search heuristics, which are applied to problems whose structure is not well understood, as well as to problems in combinatorial optimization. They have successfully been applied to different kinds of arc routing problems. To start the analysis of evolutionary algorithms with respect to the expected optimization time on these problems, we consider the Eulerian cycle problem. We show that a variant of the well-known (1+1)$(1+1)$ EA working on the important encoding of permutations is able to find an Eulerian tour of an Eulerian graph in expected polynomial time. Altering the operator used for mutation in the considered algorithm, the expected optimization time changes from polynomial to exponential.     

基于经济的网格资源调度算法研究

网格使构建虚拟组织,在全世界范围内共享资源成为现实.但是,在网格环境下的资源管理和调度是一项相当复杂的工作,这主要是由于资源分布在世界各地,隶属于不同的组织,各个资源拥有者都有不同的使用和访问策略、开销模型、不断变化的负载和可用性.为了满足网格计算环境中资源调度的复杂需要,可以将现实世界中的经济原理和模型应用到网格环境下的任务调度中,并据此提出了几种经济资源调度算法.     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

基于双极偏好控制的多目标粒子群优化算法

考虑双极偏好信息对粒子群的控制作用,提出一种使用双极偏好——正偏好和负偏好引导粒子群向 Pareto 前沿偏好区域进化的方法．根据TOPSIS 决策法思想,将外部种群粒子与正负偏好点的相对贴近度排序作为 外部种群管理和全局最优解更新策略;根据贴近度值确定解集的分布度;选取6 种不同类型的多目标测试函数进行 算法模拟,从世代距离、空间测度和超体积测度3 个指标与基于单极偏好的多目标粒子算法进行性能比较．结果显 示,基于双极偏好控制的多目标粒子群算法的收敛性和综合性能更优秀．     

多模型自适应控制的空分系统整体能耗优化

运用多模型自适应控制技术,针对空分系统的整体能耗优化,就空分系统模型集的建立、控制器的设计、切换算法等方面进行了分析。空分系统作为一个实时变化的有机整体,在整体运行过程中存在的操作环境改变对系统的影响,当系统发生变化及波动时,根据相应切换算法切换到可以满足生产变化的模型,采用适合的控制器,以达到实时监控、安全生产的效果,最大限度地优化了系统运行。     

Optimal hole shape for minimum stress concentration using parameterized geometry models

The goal of this work is to obtain optimal hole shape for minimum stress concentration in two-dimensional finite plates using parameterized geometry models. The boundary shape for a hole is described by two families of smooth curves: one is a “generalized circular” function with powers as two parameters; the other one is a “generalized elliptic” function a and b are ellipse axes) with powers as two parameters and one of the ellipse axes as the third parameter. Special attention is devoted to the practicability of parameterized equations and the corresponding optimal results under the condition with and without the curvature radius constraint. A number of cases were examined to test the effectiveness of the parameterized equations. The numerical examples show that extremely good results can be obtained under the conditions with and without curvature radius constraint, as compared to the known solutions in the literature. The geometries of the optimized holes are presented in a form of compact parametric functions, which are suitable for use and test by designers. It is anticipated that the implementation of the suggested parameterized equations would lead to considerable improvements in optimizing hole shape with high quality.     

Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用

投影寻踪是一种降维处理技术,通过它可以将多维分析问题通过投影方向转化为一维问题分析。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题来进行解决。选取某地区大气环境质量评价的投影寻踪评价模型,编制相关的目标函数和约束函数,应用基于MATLAB的遗传算法和直接搜索工具箱进行优化求解。结果表明：该工具箱在求解此类非线性优化问题上的有效性和方便性,从而为各领域应用投影寻踪模型提供了强有力的优化工具。