面向以周为单位的白夜班轮换和层次资质的值机人员排班算法（英文）

研究了面向以周为单位的白夜班轮换和层次资质的值机人员排班,其中以周为单位的白夜班轮换是指值机人员一周都上白班而下周却都上夜班。现有排班算法都未解决排班轮换约束。为了解决上述问题,本文首先提出数据拷贝技巧以建模轮班约束,然后提出了两个算法以在多项式时间内快速生成排班方案。第一个算法旨在快速生成初始可行解,而第二个算法则迭代优化初始化解以缩短员工工作时长。上述两个算法的核心是采用基于吉布斯采样以同时交换多员工排班。实验结果表明:提出的算比基准算法缩减了15.6 h工作时长。     

基于可逆触发器的可逆移位寄存器设计方法

为了进一步提高可逆时序逻辑电路设计方法的通用性和改善可逆电路性能指标,以可逆主从D触发器为基本单元,通过将时钟信号及垃圾位信号级联再利用,提出了一种可逆串行移位寄存器优化设计方案。在此基础上,通过目标函数构造及变换构建带有移位控制的单元模块,设计了满足串行输入串/并行输出功能的n位可逆双向移位寄存器。设计结果表明,采用方法所设计的可逆移位寄存器具有较优的性能指标,且对于双向移位寄存器综合具有较好的通用性。     

非齐次Poisson过程的若干新性质

本文在一些文献的基础上,进一步讨论非齐次Poisson过程的某些性质,给出了若干新性质。 设{N(t),t≥0}是累积强度为的非齐次Poisson过程。迄今的文献(如[1][2]等)指出,(?)n≥1,前n个到达时刻τ_1,τ_2,…,τ_n的联合概率密度为 本文定理1指出,上式不仅是必要的,而且是充分的,并给出了充分性的证明。从而,得到了描写过程统计规律的一个刻画。然后,在N(t_i)=n_i(i=1,…,k,0相似文献   

A NEW ALGORITHM FOR ALL EFFICIENT SPANNING TREES

Ｃｏｒｌｅｙ提出了一种求所有有效生成树的算法，但该算法得到的最终解含有许多非有效的生成树。本文提出一种新的算法，首先指明了Ｃｏｒｌｅｙ算法理论基础的缺陷，然后进一步提出并证明了一个子树是有效生成树的子树的两个必要条件。根据这个结果，建立了这种新算法并证明了它的有效性。     

Golay码的神经网络译码算法

本文提出了Golay码的一个神经网络译码器N(23,12),证明了Golay码的最大似然译码等价于N(23,12)收敛于能量函数的全局稳定状态。N(23,12)是一个异步的组合逻辑电路,能用12个大数逻辑门和77个异或门电路来实现。根据Golay码的循环结构,本文还提出了一个神经网络译码算法。计算机模拟表明,该算法达到了Golay码的纠错能力,并且,译码速度优于Kasami的修正捕错译码算法。新算法作为一种完全译码算法,不仅适用于Golay码,而且适用于任何循环码,特别是平方剩余码的译码。     

基于蚁群和粒子群的混合光网络路由优化算法

基于蚁群算法和粒子群算法的特性,提出解决光网络路由问题的混合算法。研究了将粒子群算法生成的信息素作为蚁群算法的初始解,然后利用蚁群算法寻找更优解,再由粒子群算法进行变异、交叉操作,得到了"三阶段"的混合算法。仿真结果表明,在解决光网络路由问题时,混合算法比其他几种优化算法效果较好。     

基于三次样条插值的时滞GDM(1,2)模型构建及应用

针对具有时滞特征的输入输出系统,建立了灰色时滞GDM(1,2)模型。并结合三次样条插值和粒子群优化算法,求解出模型的3个参数[a,b,τ]。相对于先利用灰关联分析确定出时滞参数τ再求解灰预测模型的方法,把时滞参数τ融入模型中求解,避免了参数求解过程中的误差传递;并且还消除了时滞参数τ必须为整数的限制,使模型更加贴合现实中滞后期数不一定为整数的实际情况。最后将模型应用于公路旅客周转量的预测问题,实例表明该模型在具有时滞特征的输入输出系统预测中具有较高的精度。     

关于哈密顿轨问题最小流模型的讨论

MasonIri论证了网络最小流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿问题的模型与方法。本文利用一个反例指出了在该证明中使用的模型存在有不严格的地方。在此基础上,利用网络最小生成流的概念提出了一个修正模型,并证明了无环最小生成流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿圈问题。文中最后指出,这一新的模型为解决在有向图内构造哈密顿轨的有效算法提供了一个新的思路和方法     

中介逻辑的模型论性质

中介逻辑是朱梧槚与肖奚安合作创立的一个新的逻辑系统,该系统的创立有着很强的哲学背景,因此在创立后得到了很大的发展。但对于该系统语义的研究还不够广泛和深入。本文系统地研究了中介逻辑的模型论性质。第一部分系统地定义了中介逻辑模型论的一些概念:如语言、结构、解释、满足等,第二部分证明了对任一和谐理论,都可在其见证集的等价类上建立其模型。利用此定理,笔者证明了广义完全性定理,并由此证明了中介逻辑的可靠性与完备性。本文最后一部分讨论了中介模型论的其他重要性质。利用中介逻辑的完备性,本文证明了紧致性定理,即一理论有模型当且仅当其任一有穷子集有模型。文中还证明了中介逻辑的Lowenheim-Skolem-Tarski定理。     

基于AOV图及二叉树的梯形图与指令表互换算法

通过对可编程逻辑控制器(Programma blelogic contro ller,PLC)的梯形图语言及指令表语言的分析,提出了基于AOV(Activity on vertex)有向图和二叉树实现梯形图与指令表程序相互转换的算法。转换算法将梯形图映射为AOV图,并由其建立二叉树来表示指令间的逻辑关系,通过遍历二叉树实现PLC梯形图与指令表的转换。文中给出一个转换实例,介绍了算法思想及其实现步骤。该算法具有通用性,适于复杂控制逻辑的梯形图,已成功用于水电自动化监控系统中的PLC编程软件平台。     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

民用机场停机位优化配置

停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。本文在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上,提出以旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)为优化目标,同时考虑航班类型(国内短途、国际长途)、航班数量与密度(忙时、闲时)、停机时间的停机位配置的数学模型,并设计求解模型的禁忌搜索(TS)算法。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

基于方块超前进位的快速进位跳跃加法器

提出了一种基于方块超前进位的快速进位跳跃加法器。该加法器的跳跃方块采用不等尺寸的二级方块超前进位逻辑,其可变的方块尺寸缩小了关键路径的延时,而方块内部的快速超前进位逻辑使得延时进一步减小。除第一个方块以外,其他每个方块进位仅有两级门延时。该进位跳跃加法器已用PSp ice仿真工具进行了功能验证和仿真。门级延时和PSp ice仿真分析表明,所提出的进位跳跃加法器的速度优于通用优化方块分配的进位跳跃加法器。     

一种改善水槽尾部流态的新型斜拉孔板尾门

为了改善水槽尾门对水槽尾部流态的影响 ,从几种常用水槽尾门对流态影响的分析入手 ,结合明渠流速分布对数公式和小孔口自由出流公式 ,并根据分层来流量与孔口出流量相等的原则 ,推导出一种新型斜拉孔板尾门开设孔径的计算公式。经验证 ,用该公式设计的新型斜拉孔板尾门对水槽尾部的流态影响较小 ,在水槽总长度不变的前提下 ,可增加水槽的有效工作长度     

一种新型人工神经网络的实现与改进——概率逻辑神经网络

概率逻辑神经网络模型是一新兴的神经网络模型,它不仅具有较快的训练速度,而且具有“自退火”性能,并易于硬件实现,从而成功地克服了误差反向传播(BP)模型的训练时间长,易于陷于局部最小点的弱点。本文将给出概率逻辑神经网络(PLNN)的一般结构、学习算法及其模拟实现的情况。并由此推广到多层联想网络的实现与分析,最后给出了PLNN与BP的比较结果。     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

非静止轨道卫星网络中Hopfield神经网络路由算法

应用Hop fie ld神经网络路由算法能够解决全球无缝覆盖的W a lker de lta卫星通信网络中的路由问题。模拟退火算法作为一种全局优化的方法能够解决神经网络迭代运算中的振荡环问题,消除Hop fie ld神经网络计算局部稳定状态。Hop fie ld神经网络路由算法需要大量的神经元,消耗大量的运算时间。本文提出一种适合卫星网络运算的神经元数量减少的神经网络路由算法,根据卫星网络半径,削减神经元数量、加快运算时间。根据中轨和低轨卫星网络卫星数量的差异,在仿真过程中选择Hop fie ld神经网络的最优参数,比较不同源-目标节点对、不同时刻和不同收敛判决门限时的算法性能。     

并行工程中下游阶段启动时间的实时确定

在并行工程的实施过程中，上下游阶段交叠形式的不合理安排将会给产品的开发带来不可预见的风险。如何决定各并行阶段的启动时间一直是困扰实施并行工程企业的问题。对于这方面的研究工作目前大多只限于概念模型分析的层面，而没有具体的数学模型。中应用Shannon信息熵量化了上下游阶段的交互信息和系统的有序度，建立了基于多层次模糊综合评判和BP神经网络的动态模型来实时确定下游阶段的启动时间。最后给出了基于PDM的实施框架和该模型的应用实例。