基于遗传算法的车灯线光源优化设计

采用遗传算法建立了遗传算法曲面反射点搜索模型,将其用于特殊反射点的寻找。经过多次试验确定遗传算法中所涉及参数的值,最终找出抛物面上的特殊反射点,建立线光源发光功率(P)和线光源长度(L)的函数关系,求出最低功率时线光源的长度。实验表明,该模型算法准确,速度快,收敛性好,适应性强,适用于非规则的,任意曲面点的搜索。     

偷油不成惹火焚身

六月十三日晚9时许，辉县市南寨乡后地村农民焦东安看到一客车停放在向阳洞停车场，逐生偷油之念，于是从家携带塑料壶、扳手、手电灯趁夜公潜入停车场，爬到客车油箱底下，拧开螺丝放油。一会儿，因不慎汽油喷溅在地，焦即用手电灯照明，因其所用电灯是电警棒手电，误将电击开关当作电灯开关，产生高压电击花，引燃洒在地上的汽油，顿时大烟冲天，停车场混乱不堪。倾刻间．价值IO万余元的客车化为乌有。同时焦东安右臂也被烧伤。焦东安因触犯刑律己受到惩处。偷油不成惹火焚身@原萍@李新安     

线性盲信道系统的一种稳定控制策略

就通信系统而言,涉及到有线信道及非卫星无线信道的问题时,信道不再可以看成为恒参信道,信号往往是通过未知信道传播,通常把这样的信道称为盲信道。数据信号在盲信道传播,将在接收端引入线性失真,导致误码率。为了提高系统性能,收端通过均衡器或序列估计器改善信道失真。本文在传统的盲信道辨识与均衡技术的处理方法下,给出了一种前馈稳定控制方法,这种方法能解决传统均衡器设计在进行信道辨识时,在训练序列较短或者缺损的情况下,盲信道的辨识的一些弊端。考虑盲信道的信号的接收品质,给出了线性盲信道系统可稳的一种控制方法。     

一种基于Ad hoc簇结构的内容组播路由协议

提出了一种基于内容的移动Ad hoc网络组播路由协议（简称ACBCM）。ACBCM协议使用了Ad hoc网络的簇结构，利用推一拉机制发布信息。协议中接收节点的集合由被组播的数据的内容决定，并随着组播内容的变化和接收节点的移动而变化。仿真结果表明，该协议信息开销小、组播成功率较高、网络的可扩展性好。     

针对Ad Hoc网络组播组发现的蚁群算法

针对将蚁群算法应用于Ad Hoc网络组播寻路中存在无法同时找到多目标的局限性,提出了一种采用逆向寻路的解决方案。当前进蚂蚁在到达接收端时,会自动复制出若干个返回蚂蚁并进行回溯,而这些返回的蚂蚁并不是按原路返回,而是进行反向的寻路,同时原前进蚂蚁将继续寻找其他多目标并进行相同的操作。仿真结果与原始蚁群算法进行了比较,可以发现在延迟、带宽消耗、发包数上逆向蚁群算法要优于原始蚁群算法。仿真实验表明,改进的蚁群算法减少了为寻找多目标所造成的延迟,并且提高了算法的收敛速度。     

山东省临沂、日照地区白蚁初查

按照《中国动物志》昆虫纲第十七卷等翅目的区系划分：山东省主要划分在暖温带落叶阔叶林区，辽东—黄淮亚区。该亚区白蚁种类记述有1科1属4种散白蚁，即鼻白蚁科Rhinotermiidae散白蚁属Reticulitermes中的4种散白蚁：黄肢散白蚁Reticulitermes fllaviceps、黄胸散白蚁R．speratus、黑胸散白蚁R．chinensis、青岛散白蚁R．qingdaoensis。     

Ad hoc网络路由优化的微粒群方法

Adhoe网络是由彼此对等的、自主的无线节点组成的自组织多跳网络,由于Adhoe网络的特点，使得网络拓扑设计的优化问题变得更加复杂，传统的方法甚至难于实现．本文应用微粒群算法，构造了一个适合自组网网络架构设计的运算法则，建立了一个新的对约束的处理技巧，通过引入共生机制，实现了网络设计在约束下的多目标优化设计，其微粒群的解关于约束是理想的，解集间是非次等的，不分优劣，仿真结果表明，该方法是有效的，它的实时性适应了Aclhoe网络结构动态的变化．     

广义预测控制算法在ATO系统中的研究仿真

对广义预测控制(GPC)算法进行了研究,并将GPC算法应用在自动运行(ATO)系统中.通过该算法的使用,列车能较好地跟随目标曲线运行,由于目标曲线是根据列车牵引计算得到的最优的列车运行曲线,从而保证列车安全、平稳、正点地自动运行,同时也确保列车进站停车的精确性.     

ASP访问数据库的三种方式

随着Internet/Intranet技术的飞速发展,Web成了新的商家必争之地,各家厂商都希望通过Internet/Intranet技术与最终用户建立直接的联系,比如在Web上向用户推销产品、方便用户在网上查询自己喜欢的商品并提供网上订购服务等。于是基于Web方式的数据库技术应运而生。但是在传统的HTML页面中,访问数据库一般是通过公用网关接口(CGI)来实现的,这种方式不仅开发困难,而且在出现大量并发请求时会显著地降低服务器的运行效率,而采用ASP(Active ServerPages)技术实现数据库访问就能较好地解决这个问题。     

智能优化的微粒群算法研究

微粒群算法是移动计算主体与群体的选择中，符合智能计算，以群体为操作单元的一种演化方法。它起源于对简单社会系统的模拟，由单一个体组成的群体与环境以及个体之间的互动行为，从而产生可预测的群体行为，这种方法优化了个体的行为策略。研究了微粒群优化算法，指出了该算法的研究进展，以此启发更深入的理论和应用研究。