基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

基于Java的数据结构算法演示系统

本文介绍了基于Java Applet实现数据结构课程中算法动态演示的总体设计。详细描述了主界面的设计和算法演示界面的设计,并以迷宫求解算法的为例,介绍了算法动态演示的详细设计过程。     

OFDM多载波系统中的自适应技术研究

本文在已有的多载波传输系统的基础上设计了一个改进的多载波系统模型,将信道编码技术,OFDM技术以及自适应传输技术相结合,使多载波系统的性能进一步的得到改善。同时本文还给出了一种在原有的传输算法的基础上归纳出的一个改进的传输算法-动态分块加载算法。     

半导体激光器温度的Fuzzy_PID控制

本文将Fuzzy_PID算法应用于半导体激光器系统,阐述了Fuzzy_PID控制器的设计和软件模拟。证明了本控制算法对于大滞后、大惯性的温度控制过程具有优良的控制性能及很强的鲁棒性,且现场运行效果良好。     

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.     

财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度,选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标,分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析,说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析,纵向分析可以看出公司的发展趋势,横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位,为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。     

指数分布可靠性增长分析的Bayesian整体推断方法

本文引入服从广义逆Gamma分布的折合因子,得到一种指数可靠性增长下失效率的Bayes整体推断技术,并采用Laguerre-Gauss积分方法得到了折合因子分布参数的精确数值解,通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

构建数学模型 优化贴装过程

贴装优化问题直接关系到表面贴装工艺的效率。本文以JUKI．2010／2020贴片机为试验平台,根据该机型结构及贴装过程,把贴装优化问题的描述为最小权重匹配问题（MWMP）以及非对称旅行商（TSP）问题,构建了一种新的优化模型：把时间优化转化为距离优化,并应用启发式算法进行软件编程。通过生产企业的6块PCB板的对比实验,证明了该数学模型和算法是合理的。     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.