改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足，引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法，并提出了一种新的交叉方式，该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

基于最大相对隶属度的区间数多指标评价在交通规划中的应用

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值也是不确定的。对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用区间数的形式要比采用确定值的形式更符合实际。为了解决具有不确定性区间数的多指标决策问题,提出了基于最大相对隶属度的区间数多指标评价法用于交通规划方案的综合评价,该方法在处理模糊性的评价问题方面具有明显的优势。该方法简单实用．本文的实例验证了该方法的有效性和实用性。     

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。     

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．     

公路投资项目多目标决策研究

公路投资项目决策是对投资项目进行横向比较评价的多目标决策问题.文中分析了利用亚洲开发银行技术援助项目贷款进行公路投资决策的6个影响因素,包括公路通达水平、公路连通水平、公路等级水平、公路发展速度、公路投融资能力和对地区经济贡献等.利用德尔斐法和层析分析法构建了我国公路投资项目多目标决策评价的3层指标体系:第一层次表示公路投资项目决策排序,第二层次为6个影响因素,第三层次是6大类指标中的详细指标,共选取19个具体评价指标.文中选取黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、陕西、青海、宁夏、河南、湖北、湖南、云南等11个省份进行了实例分析,对公路投资项目进行排序.计算结果表明,我国应优先投资云南农村公路项目的建设,其次是黑龙江.在11个省区中,河南和宁夏公路建设投资排在最后的位置.     

基于自适应正交变换线性组合器的EP信号压缩方法

研究了自适应正交变换线性组合器（ＡＯＴＬＣ）的原理，并将其应用于ＥＰ信号的数据压缩之中，分析和计算机模拟的结果表明，在保持同样压缩率的情况下，对ＡＯＴＬＣ压缩数据所恢复的ＥＰ信号进行潜伏期变化估计的性能，优于采用常规的差分脉冲编码调掉（ＤＰＣＭ）方法压缩重建ＥＰ信号并估计潜期变化的性能在保持各自潜伏期估计性能相近的情况下，ＡＯＴＬＣ的压缩率优于ＤＰＣＭ，另一方面，ＡＯＴＬＣ具有削弱随机噪声的能力，     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

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首先介绍了系统的开发目标和系统的总体框架结构,然后分别介绍了各主要模块的功能和具体的实现过程.为协调公路网络建设、规划及管理之间的工作,建立了基于GIS的公路网管理决策支持系统.利用GIS技术,通过交通信息采集系统建立了基础地理信息数据库和公路交通信息数据库,并生成了动态电子地图系统,对交通信息分析的结果实现了信息可视化输出,从而为公路交通管理部门和规划部门提供准确、直观的决策信息.     

基于综合赋权多属性决策的养护路段优化

结合多属性决策原理,提出一种基于Spearman等级相关系数的综合赋权优化方法,对养护路段进行合理排序,使有限资金发挥最大效益,具有重要意义.     

粗集决策与聚类分析的改进模型

通过分析粗集理论与聚类分析的内在联系，从理论上探讨了两者的融合机理，并给出了相关的数学证明．考虑到粗集决策难以构造决策表的缺陷，采用聚类分析构造等价关系扩展信息表，提出了等价聚类的概念。建立了基于聚类分析的粗集模型；考虑到聚类分析权重确定存在的问题，采用粗集理论的属性约简思想，解决聚类分析中的权重和冗余性问题，建立了基于粗集理论的聚类分析模型，从而解决了原有模型的不足．