基于Petri网的供需链设计优化研究

供需链设计优化问题由于其自身的复杂性而成为一个极具挑战性的研究课题。本文把Petri网与遗传算法结合起来，用于研究供需链设计优化，构建一个供需链原型测试系统，并对小汽车制造供需链系统进行了实例分析。     

计算机基础课题库系统中试卷生成模型研究

探讨了计算机基础课程题库系统中题型难度系数确定模型、试题在章节中的分布模型、各级难度题型分布模型，认为利用这些模型和随机函数能够确定计算机基础课程相应章节中相应等级难度的试题中抽取相应数量的试题，再利用数据库的检索功能实现试卷的自动生成。     

异步编码CDMA系统中基于因子图的迭代多用户接收器

针对异步编码CDMA系统，本文提出了一种基于因子图的迭代多用户接收器，它是将用户信息比特对接收端噪声白化滤波器输出的条件后验概率分布用因子图表示，并采用和-积算法，经过有限次迭代获得用户信息比特的估计值．为降低计算复杂度，本文还提出一种简化算法．仿真结果表明，本文提出的迭代多用户接收器在经过几次迭代后的比特误码性能接近单用户系统；同时，简化算法的性能接近完全算法，但算法复杂度有明显改善．     

基于参考模型的自适应话音处理

本文讨论了一种带有参考通道的自适应话音消噪滤波器原理，该滤波器采用最小均方差(心幅)算法。将此滤波器应用于复杂噪音背景的话音信号提取，能很好地抑制背景噪声，从而获得清晰的话音信号。     

Evolving Fault-Tolerant Neural Networks

In this paper, genetic algorithm is used to help improve the tolerance of feedforward neural networks against an open fault. The proposed method does not explicitly add any redundancy to the network, nor does it modify the training algorithm. Experiments show that it may profit the fault tolerance as well as the generalisation ability of neural networks.     

小生境遗传算法AVOA反演

采用具有水平对称轴的横向各向同性(HTI)模型研究裂缝性油气藏,P波振幅随炮检距和方位角变化(AVOA),表现出较强的方位各向异性特征。本文基于Ruger提出的HTI介质模型的P波反射系数公式,利用由基准测线和另外两条与之呈45°、90°测线的P波反射系数的相对差异估算裂缝方位;同时引入小生境遗传算法,对基准测线和与之呈90°测线的P波反射系数差进行反演,得到了较高精度的纵、横波波速比和Thomsen各向异性参数。     

GIS中实时建立区域拓扑关系的快速算法

针对GIS中建立区域拓扑关系的实时性要求,论文提出一个结合基于图的拓扑信息和基于几何的左转算法的区域拓扑关系生成算法。利用区域的连通性提高了算法效率,左转算法保证了算法的可靠性。     

一种PN码自适应捕获门限的改进算法

文献[1]提出了一种用于直扩系统的PN码自适应门限算法。但该文献也指出,此算法对门限总数十分敏感。当门限总数设置不当时,系统的平均捕获时间将显著增加。这限制了该算法在实际中的应用。本文就此提出了改进,给出了算法及电路框图。仿真结果表明,与原方案相比,改进算法改善了对门限总数的敏感性,降低了PN码平均捕获时间。     

卡尔曼滤波器在光电经纬仪中的应用

为了解决光电经纬仪电视跟踪系统脱靶量滞后对控制系统跟踪精度及稳定性的影响，将预测滤波技术应用到光电跟踪系统中，提出了极坐标下卡尔曼滤波算法，目标模型采用等速运动并附有时间相关的随机加速度，增加了延时补偿。仿真结果表明，跟踪误差减小，当跟踪目标从视场消失时，控制系统按照预测的目标信息跟踪。     

Tuning fuzzy power-system stabilizers in multi-machine systems by global optimization algorithms based on efficient domain partitions

In this paper, the problem of global tuning of fuzzy power-system stabilizers (FPSSs) present in a multi-machine power system in order to damp the power system oscillations is considered. In particular, it is formulated as a problem of global minimization of a multiextremal black-box function over a multidimensional hyperinterval. A global optimization technique, recently proposed, is used for solving the stated problem: the search hyperinterval is partitioned into smaller hyperintervals and the objective function is evaluated only at two vertices corresponding to the main diagonal of the generated hyperintervals, thus avoiding unnecessary ponderous simulations. Then, the performances of this technique are numerically compared with ones of a genetic algorithm (GA).