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。     

一种实现最佳用户检测的非线性优化神经网络

本文提出并讨论了实现码分多址（CDMA）系统上最佳多用户检测（MUD）的一种神经网络方法。该方法通过将最佳多用户检测视为非线性优化组合问题，利用神经网络能有效求解非线性优化问题的优势，导出了一种非线性优化神经网络来实现最佳多用户检测，理论分析和计算机模拟表明，所提出的神经网络具有可实时应用的动态性能和较传统方法优越得多的误码率性能和抗多址干扰的性能。     

HNO3和有机介质中U（Ⅳ）的稳定性研究

研究了ＨＮＯ＿３和ＴＢＰ－煤油介质中Ｕ（Ⅳ）的稳定性。测定了两种介质中Ｕ（Ⅳ）、ＨＮＯ＿３、ＴＢＰ浓度和气相中氧浓度对Ｕ（Ⅳ）氧化速率的影响。Ｕ（Ⅳ）的氧化速率都随温度提高而明显增加．其表观活化能分别为９１ｋＪ／ｍｏｌ（ＨＮＯ＿３介质）和４２ｋＪ／ｍｏｌ（ＴＢＰ－煤油介质）。对两种介质中Ｕ（Ⅳ）的氧化速率规律进行了比较。     

野外地震记录噪音的识别与消除

正常情况下，地震波在传播过程中，能量曲线入深急剧衰减。因而，有效道浅层时窗段的平均能量一定大于中、深层时窗段的平均能量。而不正常道或有干扰噪音的道则没有这一规律。根据地震波的这一特点，利用地震波上下时窗能量的差异，可准确地识别野外不正常道及干扰噪音，并采用充零的办法消除之，从而实现自动进行炮道编辑的目的。     

聚苯乙烯与双(4-硝基苯氧基)甲烷反应产物的研究

低温下，聚苯乙烯与双（4－硝基苯氧基）甲烷在混酸介质中反应，可在聚苯乙烯苯环上引入4＇－销基苯氧亚甲基基团。     

曲线轮廓汉字的网格适配技术

要提高曲线轮廓汉字的还原质量, 需要在字形还原时采用网格适配技术本文介绍了网格适配的基本原理, 并在分析汉字字形还原失真现象的基础上, 给出了我们自己设计并实现的适合于曲线轮廓汉字特点的二种网格适配方法, 即动态的补象素算法和曲线轮廓汉字的技术     

CIMS环境下的使能器技术及其应用

本文阐述了ＣＩＭＳ中异构分布式数据库环境下基于并行客户／服务器结构的使能器技术、功能及其结构。并讨论了使能器技术在ＣＩＭＳ环境下的应用研究。     

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