列车编组计划车流去向可视化划分的方法

针对列车编组计划中车流方向划分问题，提出了一种以矢量化的货运站示意图为基础的可视化处理方法，同时，对这种方法中的数据提取、精度调整以及计算机算法等问题进行了重点研究，羊铁集团调度系统中的应用表明该方法具有良好的性能。     

多传感器多目标的数据互联算法的神经网络实现

本文针对具有重要军事背景的多传感器多目标的数据互联问题，即广义３－Ｄ分析问题，应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，设计了此问题的对应能量函数，在ＰＣ３８６机上用Ｃ语言实现了广义３－Ｄ分配问题的求解程序，运行结果表明，本文所提出的方法是有效的，其能量函数的设计是合理的。     

实现城市公交线网优化的PSO算法

本主要阐述了城市公共交通线网优化的PSO算法及其对唐山市公交线网优化调整的良好应用效果。     

深吃水船舶进港方法探讨

抵达鹿特丹港作沿西Ｓｃｈｅｌｄｔ航行的深吃水船舶采用一种以概率算法利用潮汐优势的入港方法。这种新技术，把天文和气象影响，波浪及船型因素都考虑在内。此方法代替以前使用的确定性方法，不用额外增加疏浚费用，就能提高泄露听通航能力和航船在航道中的航行安全。     

铁路轨道状态检测数据处理智能分析方法

从工务部门实际应用背景出发，提出了用人工神经网络理论对目前铁路轨检数据进行再次处理的智能分析方法，并编制了相应的软件系统，该系统可以对由轨检车测得的数据进行再次处理并作出智能的模式归类。给出合理的评价。文章讨论了人工神经网络方法，轨检车数据的数据结构，并对BP反向传播网络的算法进行了分析介绍，最后，以京九铁路上行线2000年5月23日的轨检数据为实例进行了实例分析。     

基于共享树策略的延迟受限组播路由算法

提出了一个有效的基于共享树策略的延迟受限组播路由算法（STMA），算法的计算复杂性是O（m|V|^2)，其中m是组成员数量，|V|是网络中节点数量，仿真结果显示，STMA在适中的复杂性水平上取得了良好的代价性能。     

基于BFGS法的BP神经网络算法研究

在把ＢＦＧＳ法运用于ＢＰ神经网络权的训练中,通过基于不同算法的神经网络对实际问题进行了学习,并根据学后获取的非线性机理结合预测的实例进行对比分析,表明基于ＢＦＧＳ法的ＢＰ神经网络算法对加快网络训练速度,提高网络预测的能力方面是有效的。     

神经网络理论在独立电力系统励磁控制中的应用

根据发电机励磁控制的任务,本文基于神经网络理论提出了一种新的励磁控制器的设计方法,针对单机一静态负荷载模型进行了数字仿真研究结果证明了所提方法的正确性。     

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节，开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等，建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略，通过改进惩罚因子，有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例，采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析，表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。     

电力控制系统中免疫蚁群算法的应用研究

船舶电力控制对于船舶的安全航行具有重要意义。本文首先分析免疫算法和蚁群算法的优缺点,然后将两者相结合,形成免疫蚁群算法;然后将其应用于船舶电力控制系统,通过设定目标函数,以此来求解目标函数的最优解,最后通过与不同算法的对比试验来说明本文算法寻优速率最高,收敛速度快,稳定性好,能够有效地保证船舶安全行驶。