模型显著域上的形状调控和处理

基于3维数字模型的显著性度量和显著域处理技术,提出一种模型显著域上的形状调控和处理方法。该方法首先基于曲面上采样顶点处局部投影高度的Gaussian加权平均双边滤波定义数字模型的表面显著性;然后利用定义在模型显著域上的形状调控函数——显著域低通形状调控函数、显著域高通形状调控函数和显著域增强形状调控函数,使模型的显著特征得到有效抑制、提升和增强,实现了针对模型表面显著特征的形状调控和处理。实验结果表明,该方法能够方便快速地实现3维数字模型的不同形状造型效果。     

改进遗传算法与其他算法的比较实验研究

复杂动力学模型的参数优化问题常常带来物理解无意义、选取初值困难和目标函数不知为何状等问题 ,目的就是要经过算法比较实验为化学反应动力学参数估算选择一种合适的算法 ,结果表明遗传算法适用于解决动力学模型参数估算这样的解空间未知的复杂问题 ,且其优化性能好于其他传统算法。     

基于ASP的校园网络防火墙

ASP是一个强大的工具，使用它并结合HTML、脚本命令和Activex组件以创建交互的Web页和基于Web的功能强大的应用程序。利用ASP技术构建页面防火墙，来处理一些网站的安全访问和限权访问成为研究的热门问题。现结合校园网络的安全现状给出基于ASP的校园网络防火墙的实现方法。     

地铁暗挖工程不降水施工关键技术研究与应用

在过去的50年,北京地铁暗挖工程主要以降水方案组织施工,使大量水资源流失。为保护地下水资源,北京连续出台了多项管控措施,对水资源进行了严格的限制和计量并征收水资源税。为响应北京市重大项目建设指挥部办公室提出的“在轨道交通工程建设中采用不降水（或少降水）施工,提高不降水（或少降水）施工技术水平”的要求。因此,开展暗挖工程不降水施工技术研究是必要和迫切的。本工程针对地铁暗挖工程不降水相关工法进行了深入广泛的调研,创新性地提出并实施了低净空下咬合桩施工技术和暗挖隧道机械化止水帷幕注浆施工技术,首次安全实现了地铁暗挖工程不降水施工,为后续不降水暗挖设计与施工提供参考。     

排队模型的计算机模拟

排队系统是离散事件系统中最典型的问题。计算机模拟是求解排队系统和分析排队系统性能的非常有效的方法。通过对高速路收费站车辆排队问题的模拟,建立了不同的三类计算机模拟模型。并给出了其中一种单队列、多服务台（并联）的排队模型在高速路收费站车辆调度中的应用。     

基于ASP的页面防火墙研究设计

ASP是一个强大的工具,使用它并结合HTML、脚本命令和ActiveX组件以创建交互的Web页和基于Web的功能强大的应用程序。利用ASP技术构建页面防火墙,来处理一些网站的安全访问和限权访问成为研究的热门问题。     

基于混合智能学习算法的函数优化研究

为了改善人工神经网络在优化计算中的一些缺陷和提高遗传算法的局部搜索能力及收敛性能,提出了一种混合智能学习算法,采用遗传算法和误差反向传播算法(BP算法)相结合,将BP算法以一个算子的形式插入到遗传算法中,以提高利用人工神经网络和遗传算法进行优化计算的搜索能力和收敛性能;通过对实例函数的优化计算,对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度有较大改善.     

随机数发生器对蒙特卡罗算法求解定积分的影响

在运用蒙特卡罗算法求解定积分的解时 ,程序中的核心问题是随机数发生器的选用 ,选用不同的随机数发生器对定积分的计算结果有着不同的计算精度。通过选用三种不同的随机数发生器 ,对蒙特卡罗算法求解定积分进行此较实验 ,选出一个计算精度较高的随机数发生器 ,并对其所需参数进行对比选择。     

一种改进的实数编码遗传算法

遗传算法的一个显著特点是它交替在编码空间和解空间中工作,它在编码空间对染色体进行遗传运算,而在解空间对解进行评估和选择。因此,如何将问题的解转换为编码表达的染色体是遗传算法的关键问题。近十年来,针对特殊问题,提出了各种非0-1串的编码方法。实数编码方法是用于解决复杂的约束优化问题的首选方法。