城市路网模块结构探测及Hub路段诊断算法

为了剖析城市路网拓扑结构的复杂性,识别路网中的关键路段,根据模块结构理论,分析了城市路网的聚类特性,提出了一种适用于城市路网模块结构划分和Hub路段诊断的算法——GN-T算法.该算法通过逐条移除介值最大的路段实现模块结构的划分,从而诊断出路网中的Hub路段.为确定模块结构的最佳划分,提出了一个改进的模块度函数.以武昌区路网为例对该算法进行验证,结果显示:武昌区路网模块度的最大值为0.41,表明该路网具有明显的模块结构特性;利用该算法诊断出的Hub路段与实际情况相符,证明了该算法的有效性和实用性.      

基于两点三次样条插值算法的大尺寸LCD图像缩放引擎设计

本文针对LCD控制器的图像缩放引擎,提出了一种基于两点的三次样条插值算法。该算法实现简单,不仅节省硬件开销,而且可以取得比nearest、bilinear插值算法更好的图像处理效果。文中详细阐述了图像缩放引擎的硬件实现结构以及插值滤波器的实现原理。并利用Q值评价法对提出的算法进行了客观评价,评价结果表明该算法可以取得接近于bicubic的图像处理效果。最后对图像缩放引擎进行了FPGA验证,验证结果表明图像缩放引擎工作正确,图像显示效果良好。     

用于结构可靠指标计算的随机梯度算法

提出了一种基于几何原理求解结构可靠指标的高效实用算法,即随机梯度算法.该算法根据随机搜索方向的梯度反馈信息,采取有效的优化策略对随机搜索方向加以调整,缩短搜索路径,使目标的搜索方向更为准确,搜索效率更高.编制了相应程序对该算法的计算过程进行跟踪演示,以便直观形象地了解程序执行运作情况和算法性能,便于进行参数分析.经3个工程算例验证,该算法适用于结构可靠指标计算,计算精度令人满意.     

一种基于金字塔结构的图象匹配算法

提出一种用于改善算法效率和鲁棒性的多分辩率图象匹配方法，在该方法中我们设计了一个新颖的与基于个体计算机的图象处理系统联用的金字塔计算结构，用以加速系统计算速度。与单纯由ＰＣ机驱动的图象处理相比，该系统的处理速度提高了一个数量级，这种基本的金字结构还可用作建立更大规模的金字塔结构的“砖石”，本文还对该金字塔结构的性能作了分析。     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

信息传播算法收敛的后门集

为了探讨WP(警示传播)算法的收敛性,给出了WP算法收敛的后门集.通过对此后门集中的变元赋 值,可将布尔公式简化成其因子图为树型结构的子公式,WP算法在子公式上收敛.最后,设计了一个求解该后 门集的随机算法,并分析了该算法的可行性.结果表明,所提出的求解该后门集的随机算法是有效的.      

建筑结构非定常绕流风场的数值模拟方法

给出了一种适用于计算建筑结构非定常绕流风场的大涡数值模拟算法．该算法基于有限差分法,采用曲线坐标结构网格,能精确描述形状复杂的物面边界,为下一步准确模拟含有因结构受风变形所致运动边界的绕流场奠定了基础．该算法采用投影法解耦纳维一斯托克斯方程中的压力和速度,对非定常流场的时间步进采用二阶Adams—Bashforth方法．采用同位网格以减少计算所需内存,为了平抑同位网格下中心差分格式导致的固有压力波动现象,计算对流速度时采用Rhie—Chow动量插值方法,利用编制的曲线坐标系下大涡模拟数值计算程序,对德州理工大学（TTU）建筑足尺模型绕流风场进行了模拟,所得结果与现场实测和风洞试验结果进行了比较,结果表明,本文算法是建筑结构非定常绕流风场数值模拟的有效方法．     

概率神经网络回归,判别与聚类

本文基于相同结构的概率神经网络，提出了使其具有回归、判别与聚类功能的不同权重学习算法以及通用变元最优选择方法。该网络具有结构和学习算法简单、收敛速度快、易于软件模拟实现等优点，并可方便地应用于预报、控制、决策等领域。     

求解线性方程组的一种新算法：LMSS迭代法

本文对求解线性方程组AX=B(A∈R~(n×m),B∈R~n),给出了一种新的迭代算法——LMSS算法,并证明了该算法的收敛性.同时,对其解的收敛极限进行了讨论;并通过实例验证了该算法的有效性。     

平面张弦梁结构的优化分析

将BP神经网络引入平面张弦梁结构的优化分析,并针对离散变量结构的拟满应力法加以改进,与遗传算法相结合从而构成一种新型组合优化方法,并将该法应用于平面张弦梁结构算例的优化分析,结果表明了算法有效可靠,最后对算法的计算精度和速度进行了讨论。     

基于多种策略的页面内容提取算法

针对W eb页面存在与主题无关的噪音的问题,提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法.该算法根据改进的VIPS(基于视觉信息的页面分割算法)生成页面的块结构树,通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度,实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求;根据W eb页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的"主题"块和"主题相关"块;最后,对主题块和主题相关块的内容进行合并,提取页面的主要内容.实验表明,对任意下载、不同内容类型的页面,该算法都能有效地提取页面内容.     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

基于混合算法的编组站到发线模型算法研究

本文分析了编组站到发线占用特性,在前人对于到发线运用建模的基础上,建立更适合于编组站到发线的运用模型。由于到发线的安排属于NPC问题,本文综合遗传算法与模拟退火算法的优点对该模型进行求解,采用混合算法——模拟退火遗传算法（SAGA）,来提高运行效率和解的质量,并在目标函数上以及在约束条件上提出新的理论,引入惩罚因子以加快算法模型的收敛。丈中阐述了该算法的具体实现过程,并通过模拟仿真对算法进行了验证,结果表明该模型算法是可靠和有效的。     

程序树层次化结构统计模型及MOSES改进算法

为提高MOSES效率,提出了一种新的程序树层次化结构统计模型．该模型通过统计分析同类群,自动发现子树特征来指导优化．该模型不需要hBOA算法那样对变量集合进行建模,也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树．通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试,结果表明改进后的MOSES算法更加高效．     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

一种自校正PID控制及其单片机实现

本文介绍了一种鲁棒性强,易于在单片机上实现的自校正PID控制算法,并详细论述了该算法的计算步骤和实现过程。该算法对工业过程控制系统有较强的适用性。     

抗震结构时程可靠度的遗传模拟退火算法

针对抗震结构时程可靠度分析中功能函数为非线性程度较高的隐式函数的特点，将遗传模拟退火算法与时程分析法相结合，建立了抗震结构时程可靠度分析的遗传模拟退火算法．该算法可以充分考虑结构参数和地震动的双重随机性，可确定任意时刻结构的时程可靠指标．用此方法及Monte Callo法分析了分别受大震和小震作用的三质点钢筋混凝土结构的时程可靠度，结果表明了该方法的有效性．     

退火演化算法在舰艇舱室优化布置设计中的应用

将演化法引入到模拟退火中,将二者结合形成了退火演化算法,介绍了退火演化算法结构,并将该算法用于某型舰艇指挥舱室优化布置设计中,加快了算法的收敛速度。     

局部刚度修正的快速算法

研究结构局部刚度改变时的结构重分析方法,结构局部刚度改变问题在结构有限元计算时常会遇到,例如：结构物个别构件的破坏或损伤,构件的局部屈服等等,本文推导了一种新的算法,利用原结构刚度矩阵的LDLT分解因子,通过代数运算获得新结构的解,该算法的结果是精确且通用的,不仅可用于杆系结构也可用于连续体,而计算量与目前已有的各种与专用近似方法相同,算例表明,新方法是有效的。     

结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法

为有效避免结构系统可靠度计算过程中复杂的约界分析处理,针对系统可靠度问题多失效模式的固有特点,引入了系统极限状态曲面的概念,并利用支持向量分类算法(support vector classification, SVC)对该失效曲面进行了直接重构.在此基础上,结合LHS(Latin hypercube sampling)抽样迁移策略,提出了计算结构系统可靠度的SVC抽样迁移算法.通过对比分析两个典型算例表明:本文算法具有较高的抽样效率和收敛性能,与传统Monte Carlo法相比,其抽样工作量减少87%,计算结果相对误差不超过1%,且可有效避免现有β约界算法中需要人为假定失效状态的缺陷,更适用于实际结构可靠度问题的分析求解.