拓扑变化理论及应用Ⅲ

利用拓扑变化理论与方法，为管风的优化设计提供了新的途径。     

拓扑变化理论及应用II

利用拓扑变化理论对电路系统进行了三类变化分析，为电路设计提供了新的方法。     

一种地铁路网应急事件分类分级方法

对现有动态模糊分类分级算法进行了分析,在轨道交通线网突发事件分类分级模型的基础上,利用层次分析和模糊决策相结合的方法,提出了一种适于地铁路网应急事件的动态模糊分类分级方法.该方法使用自学习的思想,主要包括确定关键因素综合模糊权重、动态获取关键因素值并分类分级,以及利用状态转移概率矩阵进行动态分类分级预测三部分,实现了应急事件的动态分类分级.最后给出了案例应用.     

时间多项式进化算法在旅行商问题中的研究

提出了一种模拟生物遗传的进化算法，并将该算法应用于旅行商问题得到了较好的结果，根据达尔文进化论的优化过程，结合自然选择原则提出了启发式算法，该算法的时间复杂性与快速排序策略相当。在文中利用该算法求解中国旅行商问题得到目前的最佳结果。     

驼峰速度控制系统中神经网络方法的研究

现有的各种驼峰速度控制系统大多属开环系统，本文将神经网络学习算法引入速度控制系统达到系统闭环的效果。提出了一种直接控制的自适应神经元模型和神经网络结构，以及一种快速学习算法，并把该神经网络和算法用于驼峰速度控制系统。计算机模拟结果表明该算法是十分有效的。     

拓扑变化理论及应用I

提出了一种新的拓扑变化理论，建立了三类拓扑变化方法，并给出了相应的变化定理。     

城市轨道交通线网突发应急事件分类分级模型研究

在现有城市轨道交通突发应急事件分类分级的基础上,对线网突发应急事件分类分级模型进行研究,提出了一种分类分级的三元组模型.对模型中应急事件的类型、关联度、等级等变量,以及模型特点进行了分析.该模型具有系统性、动态性并有利于功能的柔性分解,是智能信息推拉模式的线网应急指挥综合信息系统平台建设的基础.     

基于双结构元素数学形态学的铁轨图像边缘检测方法

针对铁轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,传统边缘检测方法难以检测并提取准确的铁轨边缘.文中通过分析灰度数学形态学抗噪图像边缘检测的常用方法,提出基于不同几何形状及大小的双结构元素抗噪数学形态学铁轨图像边缘检测算法.并应用这种算法对掺杂有噪声的铁轨弯道图像边缘进行铁轨边缘检测,实验结果表明:该方法具有比传统经典边缘检测方法更好的铁轨弯道边缘检测及提取效果.     

多路报文集中分配器的实现及性质分析

多路报文集中分配器是一种全双工通信设备。本文提出了适当的总线结构及软件设计方案，具有较好的实时效果。利用随机理论和排队理论，抽象出了数学物理模型，推导出一系列求解性能参数的公式，全面分析了设备性能，给出了计算机模拟分析结果。     

神经网络方法在解多路旅行商问题中的应用

本文提出把ＭＴＳＰ转化成标准ＴＳＰ的方法，讨论了用神经网络的原理和方法解决它，计算机模拟结果表明该方法十分有效。