微动塞拉门与电动塞拉门选型研究

文章对微动塞拉门和电动塞拉门的工作原理、受力状态及结构等方面进行比较,研究其对车体结构、密封性、内装布置、外部美观性、维护性的影响,并介绍了广州地铁二八线延长线项目客室侧门设计选型的依据。     

改进的模拟退火算法在网架结构优化中的应用

模拟退火算法是一种求解大规模组合优化问题的随机搜索方法,虽然已在工程中广泛应用,但算法的效率并不高。为改善算法的收敛速度和解的质量,在模拟退火算法的基础上引入搜索效率高的复形法,将两者的优点有机结合,构成一种新型的算法——复形模拟退火算法,并将其应用于网架结构优化设计中。优化结果表明,将复形模拟退火算法应用于网架结构优化设计是可行的,有效的。     

TSK模糊模型的GA-BP混合学习方法

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA-BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结果表明:该方法具有先验知识要求少、获取的模型具有较好的精确性和简洁性等特点。     

Apriori and N-gram Based Chinese Text Feature Extraction Method

A feature extraction, which means extracting the representative words from a text, is an important issue in text mining field. This paper presented a new Apriori and N-gram based Chinese text feature extraction method, and analyzed its correctness and performance. Our method solves the question that the exist extraction methods cannot find the frequent words with arbitrary length in Chinese texts. The experimental results show this method is feasible.     

关联规则挖掘在研究生个人学习计划制定中的应用

介绍了关联规则挖掘算法Apriori及其在研究生专业课程间的关联规则发现中的应用，所发现的规则用于辅助新研究生进行个人学习计划制定。可减少研究生在个人学习计划制定中的盲目性，提高所选课程与学科专业研究方向的吻合度。     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

多品种供应的多供应商选择模型及分解算法

为解决供应链中多品种供应的多供应商选择问题，建立了以供应综合成本最低为目标函数、满足多个约束条件的组合优化模型．为解决求解的困难，采用变换分解算法，将原模型转换为整数规划问题．根据不同迭代方式，给出了2种基本运算步骤．在算例中运用模型和算法，得到了多物资供应环境下多供应商的最优任务分派．新方法克服了常规供应商的选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性．     

对有序组合树法的改进

为了提高有序组合树法的运算效率，必须充分利用约束条件中的有关信息．通过深入分析，提出了极差、必选变量、不可选变量等概念，将多个约束条件联系成为一个整体．提出了用检验约束条件的相容性，并以相容性为判据进行截枝的新办法．证明了如果必选变量全部取值为1是可行解，则必是最优解。给出了改进后的有序组合树法的计算步骤流程．     

JD多车型配送车辆调度问题的模型及其禁忌搜索算法研究

在建立多车型配送车辆调度问题的数学模型的基础上,通过设计一种新的解的表示方法建立了求解该问题的禁忌搜索算法.实验计算证明,该算法不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于双Markov链的效果评估模型研究

当前基于单Markov链的扫雷作战效果评估模型是一个理论意义大于实际的模型,如应用于实际的多Markov扫雷过程则还有相当的距离.文中从正交分解的角度,指出Markov评估模型只能得到定性评估结果.进一步提出了用于定性评估的双Markov模型,计算结果表明:在引入先验知识后,能在小样本数据条件下取得较为准确的评估结果.