基于BP神经网络的铁路货运量预测

在铁路货运量预测中，为改善传统预测方法数据拟合度不高、外推性不强等问题，提出基于BP神经网络技术的货运量预测模型，该模型采用贝叶斯正则化方法以提高神经网络推广能力。实验比较发现，该模型具有较强的自适应性，其拟合、预测结果优于灰色预测模型GM（1，1）和修正指数回归模型，证实了该方法的可行性和可靠性。     

粒子群算法在确定边坡最小安全系数中的应用

基于圆弧滑动面假定，提出了一种用粒子群优化算法(PSO)确定边坡最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法，并以粒子群优化算法为指导，编制了搜索土坡临界滑动面的程序，将粒子群这一新近发明的进化计算技术应用于工程实际。     

实时ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现

本文介绍了ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现的过程。通过Oracle、Access数据库和VB编程语言等实现了ITS数据抽样算法，包括误差平方和法(SSE)和互验法(CV)。通过对该软件的测试结果表明，得到的最佳抽样日精度很高，软件的实用性很强。     

DESIGN OF A DIGITAL SIGNATURE SCHEME BASED ON FACTORING AND DISCRETE LOGARITHMS

Objective Focusing on the security problem of authentication and confidentiality in the context of computer networks, a digital signature scheme was proposed based on the public key cryptosystem. Methods Firstly,the course of digital signature based on the public key cryptosystem was given. Then, RSA and ELGamal schemes were described respectively. They were the basis of the proposed scheme. Generalized ELGamal type signature schemes were listed. After comparing with each other, one scheme, whose Signature equation was (m r)x=j s modФ(p) , was adopted in the designing. Results Based on two well-known cryptographic assumptions, the factorization and the discrete logarithms, a digital signature scheme was presented. It must be required that s“ was not equal to p‘q“ in the signing procedure, because attackers could forge the signatures with high probabilities if the discrete logarithms modulo a large prime were solvable. The variable public key “e“ is used instead of the invariable parameter “3“ in Ham‘s signature scheme to enhance the security. One generalized ELGamal type scheme made the proposed scheme escape one multiplicative inverse operation in the signing procedure and one modular exponentiation in the verification procedure.Conclusion The presented scheme obtains the security that Harn‘s scheme was originally claimed. It is secure if the factorization and the discrete logarithms are simultaneously unsolvable.     

基于模糊算法的埋弧焊控制系统

以埋弧焊 (SAW )作为控制对象 ,在综合考虑了焊接电流、电弧电压以及送丝速度要求的基础上 ,采用模糊控制算法来分别控制电源的恒流外特性和恒压外特性 ,使本系统具有等速送丝和变速送丝两种焊接特性     

一种改进Dial概率分配模型分析

鉴于Dial算法的不足，简要分析Dial改进算法的优点，针对模型特点采用经验估计取值法来确定模型参数的取值范围，并固定其值，最后通过实例分析其取值的可行性。     

铁路旅客列车客流量统计算法及应用模型

通过对现行售票服务数据的分析，提出了一种新的列车客流量统计分析算法，并给出了该算法的应用开发模型．应用该算法，可以准确地求得旅客列车各沿途站点的上下车人数以及列车的乘客率等重要数据、该算法具有实时性，它的应用对及时准确地进行列车的客流量分析，减少铁路短途旅客的流失，规范旅客列车运营市场的公平竞争，具有一定的现实意义和应用开发价值．     

增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

一种基于SFEC算法的车间调度问题

针对车间调度的问题，提出一种改进的演化算法．在算法中，首先引入个体之间距离和邻域的定义，从而根据距离来确定个体的相似性，并且根据个体的相似性对种群进行分级，以此得到新解产生的邻域．另外，为了提高算法的收敛速度，文中对较好的个体加入加速因子——列队竞争算子．最后，通过数值仿真检验，验证了本文算法的有效性和优越性。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。