矩形毛坯最优层排样方式的动态规划算法*

讨论矩形毛坯无约束二维剪切排样问题,提出层排样方式的动态规划算法,使板材所含毛坯总价值最大。排样时使用一组平行的剪切线将板材分割为多个层,层的长度等于板材的长度或宽度,宽度等于最左边主毛坯的高度。通过动态规划算法确定所有可能尺寸层的最大价值和板材中层的最优组合。实验结果表明,该算法在满足实际应用要求的同时,板材利用率和计算时间两方面都较有效。     

地方师范院校数学专业毕业生就业情况调查探讨——以玉林师范学院为例

以玉林师范学院数学与应用数学专业历届毕业生具体就业情况为例,对其历届数学与应用数学专业毕业生就业状况中存在的突出问题进行了剖析,在此基础上为下一步如何进一步推进和完善数学与应用数学本科专业人才培养和就业指导工作提出了对策和建议。     

基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法

针对传统基于小波变化的图像超分辨率重构问题,提出了一种结合小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法。首先通过整数小波变换将图像的低频和高频部分进行分解。然后利用中值边缘检测作为预测器并在编码之前设置了误差映射。最后对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并设计了相应的广义回归神经网络。此外,利用期望值最大算法对广义回归神经网络模型参数估计进行了优化。通过超分辨率图像重建仿真实验对提出算法的有效性进行了验证。实验结果表明：提出算法具有较好的去噪能力和较高的重构精度。     

冲裁条带最优多段排样方式的动态规划算法

讨论冲裁件无约束剪冲排样问题,用动态规划算法生成冲裁条带多段排样方式。采用一组相互平行的分割线将板材分成多个段,每段含一组方向和长度都相同的条带。通过动态规划算法确定所有可能尺寸段的最优价值以及板材中段的最优组合,使整张板材价值达到最大。实验结果表明该算法能够提高材料利用率,计算时间能满足实际应用的需要。