对依法收费的几点认识

长期以来,由于水利部门对河道工程修建维护管理费、水资源费、河道采砂管理费和水费的性质认识不清,不善于运用法律武器收费,致使收费难成为水利部门普遍存在的一大难题,极大地影响了水利事业的发展。本文就这四种费用的性质和怎样依法收取谈几点粗浅的认识。河道工程修建维护管理费、河道采砂管理费和水资源费都属于行政性收费。因为,这三种     

浅析水行政主管部门在行政诉讼中败诉的原因

《行政诉讼法》颁布施行后,各地水行政案件普遍增加,其中有些水行政案件,水行政主管部门败诉了,其原因主要有: 1、证据不足。一是没有收集任何证据;二是没有收集到足以认定违法事实存在的证据;三是证据未占明显优势,足以否定相对人的证据;四是不进行全面调查,忽视有利于相对人的证据;五是获取证据方式违法,如逼供;六是计算错误。     

也谈楼宇自控在智能建筑中的应用

简要介绍楼宁自控通常所包括的项目及其基本应用范围。     

制定地方水法规的几点体会

1992年8月30日,《安徽省实施〈中华人民共和国水法〉办法》(以下简称《办法》),经安徽省七届人大常委会第三十二次会议通过。《办法》的颁布实施,在我省水利法制史上竖起一座新的里程碑。     

关于建立水权转让制度的思考

随着经济社会的快速发展,我国水资源短缺矛盾日益突出,为调节和缓解水资源的供求矛盾,就需要建立水权转让制度,引进市场机制.实行水资源的有偿使用和转让,优化配置水资源,提高水资源的使用效率和效益,以水资源的可持续利用支撑经济社会的可持续发展.     

一种IEEE1394物理层IP的FPGA原型验证方法

符合IEEE1394协议的物理层IP主要完成总线连接检测、连接管理、仲裁、数据收发等功能,是一款集成高速Ser-des的数模混合SoC。由于在Serdes的测试芯片设计完成前无法对1394物理层IP进行全面验证,因此文中在介绍1394 PHY物理层IP各部分功能的基础上,提出了一种以Xilinx的GTP代替1394物理层Serdes,构建FPGA原型验证平台,采用专用硬件逻辑和软件结合的方式,对1394物理层IP进行充分验证的方法。使用该平台可在Serdes设计未完成前对数字逻辑进行验证,大大缩短物理层IP的开发周期;通过软件控制下的测试项生成、测试过程监控、测试结果判断,可显著提高验证效率。     

具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法

为解决粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法（Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO）。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。     

基于遗传算法-支持向量机的铁路货运量预测

铁路货运量预测是铁路运输部门一项重要工作.针对建立精确预测模型的困难,结合支持向量机与遗传算法(GA-SVM),提出一种铁路货运量预测新方法.利用遗传算法确定支持向量机中的训练参数,以得到优化的支持向量机预测模型,并利用支持向量机在小样本、非线性中优越的预测性能对铁路货运量进行预测.昆明市1991～2005年铁路货运量数据作为实验数据,并采用RBF神经网络与GA-SVM进行对比分析,实验结果表明,GA-SVM预测精确更高,误差更小,可以更有效地对铁路货运量进行预测.     

求解六峰值驼背函数优化问题的热力学演化算法

作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注.在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于六峰值驼背函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,试验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优.     

一种求解Shubert函数优化问题的演化算法

综合国内外演化计算研究现状,基于热力学中的自由能极小化原理, 设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于Shubert函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,实验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优。