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。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

一种模糊隶属函数的自动生成算法

提出了一种模糊隶属函数的自动生成算法，该算法基于样本数据的变化趋势对数据进行预处理，同时结合模糊C均值方法，实现连续数据的离散化，直观、合理地确定了模糊隶属函数的中心参数，并应用MATLAB语言实现了模糊隶属函数的自动生成算法。     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

斜椭圆锥坡解析法放样

本文通述路中心线及其垂线与台帽横线间的几何关系，建立坐标系，并将椭圆分成对称的四部分弧，用解析法计算坐标，进行斜椭圆锥坡放样。     

Ad Hoc网络基于蚁群的按需路由算法研究

目前已有一些研究将蚁群优化算法应用于Ad Hoc网络,文中在分析已有成果的基础上提出了一种新的按需路由算法,该算法综合了蚁群优化和AODV及DSR协议的思想,在源和目的之间建立起多路径路由,有效地提高了网络传输性能.模拟结果显示,该算法能较好地适应MANET动态变化的拓扑环境,在性能上优于一些相关的算法.     

多目标优化的新方法——幂加权和法及数值仿真

提出了一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并证明了由这种方法所得到的最优解是多目标优化问题的有效解.用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,将改进的模拟退火算法与单纯形法结合起来构造一种效率较高的全局优化算法,该算法具有模拟退火算法在全局搜索上的优点和单纯形法在局部搜索上的优点.用计算机语言编制了通用程序,给出了单目标优化和多目标优化的例子,数值仿真结果表明这种方法是可靠的.     

温度对悬索桥基准索股架设的影响

施工温度的改变对悬索桥基准索股放样时的线形及锚跨张力会产生较大的影响,如何高精度地修正这一影响因素给基准索股放样线形造成的施工误差十分重要;文章介绍了鱼嘴长江大桥基准索股施工放样时线形监控方法。采用解析法分析并计算了温度对悬索桥基准索股架设线形的影响修正,得到了单位变化量时该影响因素对主缆跨中控制点标高的影响值及锚跨张力的变化值,提出了基准索股架设中温度影响的修正方法,以供桥梁施工技术人员参考。