基于合作式协同进化算法的神经网络优化

针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足，提出合作式协同进化遗传算法实现神经网络结构和权值同步优化方法．首先，结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点，给出种群分割方法；其次，为了实现结构和权值的同步优化，提出一种新的混合编码方法，并根据该混合编码方法设计新的交叉和变异算子；然后，根据编码结构、代表个体和合作团体之间的关系，提出一种新的结构优化方法；再次，给出进化过程所需代表个体选择、适应度构造方法等．最后，通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性．     

基于MFC的OpenGL纹理贴图技术

OpenGL是一个开放的三维图形软件包，而Visual C 是目前主要的OpenGL开发工具。本文简要介绍了OpenGL的纹理贴图技术及其在MFC中的基本操作步骤。并通过最后的实例验证了纹理贴图技术在绘制真实感图形中的必要性。     

UML在某武器系统故障诊断专家系统中的应用

从专家系统的基本原理出发，采用统一建模方法，论述了该系统的知识表示、推理机制和体系结构、详细介绍了统一建模语言(UML)在某武器故障诊断专家系统中的具体应用，给出了系统的静态模型和动态模型，在利用UML进行故障诊断专家系统软件开发的应用方面作出了有益的探讨。     

不同湿度混凝土动力抗压性能数值模拟分析

本文基于随机骨料建立了二维混凝土的细观数值模型,利用无厚度cohesive单元模拟界面层及基体的损伤,用弹性单元模拟孔隙水,并结合黏性效应、惯性效应,模拟分析了应变率和孔隙含水率对混凝土抗压强度、峰值应变和弹性模量的影响。结果表明:动力分析时混凝土组成材料采用静力参数,考虑了惯性效应与黏性作用后,数值模型可以很好地反映动力荷载作用下混凝土名义动力强度增长因子(DIF)、单轴压缩弹性模量和峰值应变随应变率增加而增加的宏观现象,以及随着孔隙含水率增加混凝土静动态抗压强度线性减小、DIF线性增加、率效应增强的变化规律。以应变率和孔隙含水率为参数,提出了以干燥混凝土静态抗压强度为基准的含水混凝土动态抗压强度的预测公式。     

用于不均衡数据集分类的KNN算法

针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,则认为是有效样本,并把这类样本加入到下轮产生少数类的过程中。在UCI数据集上进行测试,实验结果表明,该方法与KNN算法中应用随机抽样相比,在提高少数类的分类精度方面取得了较好的效果。     

一种有效保真的等值线数字化方法

介绍了一种等值线数字化及简洁有效的保真方法.     

锈蚀不锈钢筋与混凝土黏结性能退化

通过不同锈蚀率下不锈钢筋混凝土试件的中心拉拔试验,分析锈蚀率、锈胀裂缝宽度对不锈钢筋/混凝土黏结性能退化的影响规律,分别基于质量锈蚀率和表面裂缝宽度建立不锈钢筋与混凝土黏结强度的预测公式,并与普通钢筋混凝土黏结性能进行对比分析. 研究结果表明：类似普通钢筋混凝土黏结退化规律,锈蚀不锈钢筋黏结强度随锈蚀率增大呈先增后减趋势,但拐点锈蚀率较普通钢筋更大;不锈钢局部坑蚀具有较强的随机性,使得锈胀裂缝宽度与锈蚀率的关系较为离散,与基于锈蚀率的黏结退化模型相比,基于表面锈胀裂缝宽度的模型可以更好地预测不锈钢筋与混凝土黏结强度的退化规律,工程实用性更强;在相同锈蚀程度下,不锈钢筋黏结强度退化程度较普通钢筋小,现有的普通钢筋黏结退化模型可以用于不锈钢黏结强度的预测,具有一定的安全保证.     

数字城市遥感信息三维景观生成系统

数字地球是近几年提出的一个重要概念。与此相对应的是数字城市的概念。课题组及时进入了数字城市的研究前沿。该文阐述了数字城市遥感信息三维景观生成系统的初步研究成果,内容主要包括将空中拍摄的遥感图象进行模式识别形成和存储矢量数据,读取数据绘制三维景观,动态显示三维景观等,取得了比较好的效果。     

基于Leap Motion的动态手势识别

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向，在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势，动态手势的变化更为复杂，对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题，利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集，提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列，并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明，提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%；与其他特征序列的对比实验表明，提出的特征序列，能更充分准确地描述动态手势特征。