基于PDA的GIS系统研究与开发探析

文章对基于PDA的GIS系统设计中的数据存储设计、系统总体设计进行了分析,并探讨了系统开发过程中最短路径分析及地图匹配算法的优化,希望给这方面研究起到一定指导作用。     

三次样条构造的伪逆解法

为了提高三次样条构造的可行性, 基于矩阵的伪逆方法, 提出一种不依赖额外约束条件的三次样条构造的伪逆解法。该解法通过求解出三次样条二阶导数的最小范数解, 从而较好地构造出三次样条函数。理论分析及数值实验结果表明该三次样条构造的伪逆解法具有简单、有效等特点。综合分析各种构造解法的性质, 对各种三次样条构造解法进行归类比较, 为在实际工程计算应用中选择合适的三次样条构造解法提供了指导方向。     

基于分层的改进A＊算法在路径规划中的应用

智能交通中的路径诱导系统能够极大地提高人们的出行效率与出行体验。经典A＊算法只注重搜索精度而忽略了搜索效率,在城市道路网络分层的基础上,对高层道路使用的A＊算法进行了改进,对于道路网络中的不同节点,设置估价函数具有不同的权值,同时给定权值的一个上下限阈值,以平衡算法的搜索效率与搜索精度。实验表明,得到的最短路径虽然不是常规的距离最短却是实际行驶时间最优的。     

碟式分离机转鼓零件的最宜超转速探讨

本文通过对超速处理后的AISI316L钢的碟式分离机转鼓零件在各种工况下的应力场分析,探讨了分离机转鼓超速自增强的最宜超转速问题,并提出了确定最宜超转速的基本原则和方法.通过分析表明:用本文方法所得到的最宜超转速与已知的国外数据是相当一致的.     

JDA软件发布PerformNOW!服务套件

正JDA软件集团公司(The Supply Chain Company)近日宣布该公司最新的服务产品套件PerformNOW!上市。该服务套件旨在大幅加快JDA主要应用的实施速度。PerformNOW!目前主要针对配货、选品、库存管理、企业计划、SOP、需求管理和补货管理等解决方案。2014年,面向其它解决方案的服务也将陆续加入PerformNOW!套件。PerformNOW!旨在帮助客户在最短时间内实施强大、高效的应用软件,实现客户解决方案投资价值的最大化。JDA咨询服务部门利用数百例客户实施所积累起来的深厚行业知     

时序最短路径算法

最短路径是指网络中两结点间阻碍强度最小的一条路径。传统的最短路径是在静态网络上进行研究的,然而现实生活中很多网络是动态的、有时序性的,因此传统的最短路径算法并不能用于解决所有最短路径问题。为了寻找时序网络上的最短路径,在Dijkstra算法思想基础上,提出一种时序最短路径的精确算法。文中利用严格的数学推导证明了本算法的可行性,并通过对构建的网络做实证分析验证了算法的正确性。     

一种基于自然最近邻的离群检测算法

任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果。因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点。提出了一种新的近邻关系———自然最近邻,它不需要设置参数k,每个节点的邻居是由算法自适应计算而形成的。针对离群点检测的特殊性,通过确定自然最近邻居搜索算法的终止条件,提出一种基于自然最近邻的新的离群检测算法ODb3N。实验表明,该算法不仅避免了k近邻中参数的选择问题,而且能够更有效地发现离群簇。     

仅方位角系统UUV轨迹优化方法研究

在主从式UUVs(Unmanned Underwater Vehicles)系统中,从UUV仅携带被动传感器测得杂波环境下的主UUV方位角信息,通过自主优化其运动轨迹以达到尽快实现与主UUV汇合的目的。分析对比不同的观测载体机动轨迹对仅方位角系统TMA(Target Motion Analysis)精度的影响后,充分考虑到本课题从UUV速度小于主UUV速度这一特殊情况,提出了一种适用于工程应用的基于动态距离最短的轨迹优化方法并且借鉴其它载体航路跟踪模式设计从UUV跟踪轨迹的整体过程,使用扩展卡尔曼滤波算法进行主UUV运动要素估计,采取边估计边优化的方法实时更新从UUV运动状态。仿真实验中与基于方位角变化率最大轨迹优化方法及基于最小化均方误差阵的迹的轨迹优化方法进行对比,结果表明该方法能够实现主从UUVs的汇合,验证了该方法的合理性。     

一种对任意k的求解RkNN方法的研究

给定集合P和查询对象q,RNN返回的是P的子集P’,且P’中的任意对象o到q的距离都比o到P中的其他对象的距离小,即集合P’中的所有对象都以q为最近邻。本文了介绍一种求任意k的RkNN方法,并对该方法进行改进。     

基于LINGO的优化问题动态规划法求解

介绍了LINGO优化软件的使用,指出LINGO在求解动态规划问题时可以不需要目标函数。基于LINGO分别对最短路问题和生产批量计划问题使用动态规划法进行了求解,给出了相应的LINGO求解代码,增强了学生对动态规划法的理解同时提高了使用优化软件编程解决问题的能力。