论国际私法连结点的分类、选择与发展

国际私法中的连结点,在法律关系或法律问题和准据法之间起着媒介和导引作用。它应分为客观连结点和主观连结点、静态连结点和动态连结点、纯粹概念连结点和法律概念连结点、硬性连结点和开放性连结点等4类。其发展主要反映在1.开放性的弹性连结点得到了发展,而硬性连结点的作用受到了限制;2.连结点的数量迅速增加,进而促进了可选择性的提高;3.对同类法律关系进行划分,依其不同性质规定不同的连结点。国际私法中冲突规范的法律选择方法之重点在于连结点的确定和指引,恰当而准确地择定连结点会促使涉外争议之解决和法院之判案得以公平与公正。     

蠕动式点胶控制方法与系统研究

蠕动泵在流体点胶领域有着良好的应用前景,为提高蠕动式自动点胶的质量,深入分析了蠕动泵的工作特性和定量点胶要求,提出了一种蠕动式点胶控制策略。将打点、画线变换为运动控制问题,采用插补实现针头和蠕动泵的协调运动控制。在此基础上,开发了一种基于SMC6480运动控制器的数控点胶系统,重点介绍了系统软件结构、自动点胶过程及其软件实现。研究表明：提出的点胶控制策略可以实现点胶动作的精确控制,有利于提高点胶精度。开发的点胶系统实现了蠕动式自动点胶,且结构开放性好,模块化程度高。     

点轴群理论的分析

借鉴法国著名经济学家佩鲁(francois perroux)的增长极理论,在中国著名地理学家陆大道先生的点轴理论的基础上,探讨了点轴群理论,提出了群这个生产力空间布局的新形态。群往往成为最主要的增长极,群的增长速度更快,发展潜力更大,是一个国家或地区增长和发展的"引擎"。点轴群理论认为生产力的空间布局呈现点轴群的特点,生产力的发展呈现点、点轴、点轴群的规律。     

积分限的选取

通过将积分区域中的点集用不等式表示,按"只能取积分点集中的点,并且积分点集中的每个点需要取到一次并且只能取到一次"的原则,通过解不等式的方法确定多重积分化为单重积分时的积分限。     

基于角点检测的焊缝图像ROI优化提取算法

为了解决焊缝表面缺陷检测中使用点云数据过于庞大而导致检测时间过长的问题,课题组针对Moravec角点检测算法进行优化,使用优化后的角点检测算法对激光中心线进行特征点提取并确定感兴趣区域（region of interest,ROI）。经过实验表明：优化后的角点检测算法能够有效避免伪角点的出现,提高了鲁棒性,同时经过ROI提取后的焊缝点云数据量减少了71.14%。该方法能够有效解决计算基于点云的焊缝表面缺陷检测数据量过大的问题。     

摄影测量中标记点自动匹配方法研究

采用编码点和非编码点相结合的方法实现摄影测量中对应点匹配技术,讨论了标记点的中心亚像素定位方法、两类标记点的识别及编码标记点的解码方法.针对由于拍摄视角不同编码标记点呈椭圆形状时,解码正确率较低的问题,提出一种新的具有较高鲁棒性的解码方法.最后,实验验证了这种方法的效果.     

求平面图形内各点速度的一种几何法

在理论力学运动学部分的教学中,求平面图形内各点的速度是学生比较难掌握的内容。针对这种情况,提出以点的速度表影点概念为基础,采用一种几何法来求平面图形内各点的速度。算例表明,该方法求点速度的过程比传统的解析法简捷。通过这种几何法求点速度,可为求平面图形内各点速度的内容教学提供了一种新的简单方法。     

一种分段函数分段点的求导方法及注意的问题

提供一种分段函数的分段点求导的方法,即利用分段点两侧导数取极限来求分段点的导数,并提出两个应当特别注意的问题,一是在利用该法求导时应先判断函数在分段点处的连续性,二是当函数在分段点连续时分段点两侧导数的极限存在是分段点可导的充分而非必要条件.     

“奥运行情”揭起盖头

跌跌不休奥运开幕后的一周,A股市场一泻千里:沪指开盘2595.90点,报收于2450.61点,大跌155.11点,跌幅5.99%;深指开盘8627.11点,报收8233.41点,下跌425.37点,跌幅4.91%。两市成交量连续萎缩,频频创出近期地量纪录,沪深两市一周的成交金额分别为1678亿元和871亿元,较上一周萎缩两成多,日均成交额仅500多亿元。     

论知识的三种主流传播方式

人类知识的三种主流传播方式 ,分别是点——点式、点——面式和点——点交互式。其中的每种主流传播方式 ,都与一定历史时期社会发展水平相适应 ,又都有其自身的功能和缺陷。知识社会知识的主流传播方式是点——点交互式 ,网上教育技术已成为教育积极运用的手段和国民经济的增长点之一。完善这种知识传播方式 ,已成为国家知识发展战略的重要组成部分     

基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法

设计了一种基于禁忌搜索的遗传算法,利用遗传算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化。把基于禁忌搜索的遗传算法与启发式方法相结合用来求解背包问题,经过计算机仿真,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。     

整周模糊度动态快速求解

提出了一种整周模糊度动态快速解算方法。该方法结合了最小二乘分组搜索方法和整数高斯变换方法,减少了备选整周模糊度的组合数。通过采用多种检验方法剔除不正确的模糊度组合,使整周模糊度的解算具有较高的可靠性和较短的时间。且无论在动态还是静态的情况下,整周模糊度解算时间均比较小。     

基于用户偏好的垂直搜索算法

提出并研究、实现了基于用户偏好的垂直搜索算法(PVSA)。以领域特征为基本出发点,PVSA借助领域主题偏好向量、领域元数据权重因子、检索名词差异化、行业词典库更新等4项策略,有效地挖掘、表征用户的领域个性化偏好,以此为基础构建基于用户偏好的垂直搜索算法。实验结果表明了PVSA算法的有效性和可行性。     

混合学习法前向网络多属性储层参数预测

应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时，经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢，易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术，具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力；误差反向传播算法本质上是梯度下降算法，注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行，首先以粒子群优化算法训练网络，当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时，采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点，具有良好的应用前景。     

求解并联机器人工作空间的迭代搜索法

分析了并联机器人分支运动链与手部平台之间的几何约束关系，提出了子工作空间限制条件，通过平台姿态调整和步长变化，求得并联机器人工作空间边界．这种迭代搜索法不需要进行优化数值计算，求解过程简单，计算速度快     

基于最速下降法的人工免疫算法

由于人工免疫算法受到收敛速度相对较慢,局部搜索能力较弱、求解全局最优解需要的群体规模相对较大等因素的影响,本文将最速下降法与人工免疫算法结合,提出了一种新的混合算法。数值实验结果表明,该算法能够找到更优的优化结果,并且在收敛速度上明显优于传统的人工免疫算法。     

基于遗传神经网络的工程造价估算方法研究

人工神经网络已经成功的运用到工程造价估算方法研究中,高度的鲁棒性和容错能力使它优于多元线性判别分析（MDA）、逻辑回归等方法（Logistic Regression）,针对传统的BP神经网络在工程造价估算方法中存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值等问题,提出遗传神经网络的估算方法。将遗传算法和神经网络结合,充分利用两者的优点,使新算法既有遗传算法的全局随机搜索能力,又有神经网络的学习能力和鲁棒性。利用遗传算法的全局搜索能力,针对传统误差反向传播算法的不足,采用染色体编码对神经网络的权值和阈值等主要参数进行优化,通过仿真试验验证其稳定性和有效性,表明该算法在工程造价估算方法中具备较高的实用性。     

NoC映射问题中的列举路径分配算法

映射和路径分配是片上网络在编译过程中两个相辅相成的重要步骤,对系统的通信功耗影响很大。该文针对片上网络映射过程中现有路径分配法寻径不充分的问题,提出了一种基于列举的路径分配算法。该算法通过列举各通信流的所有合法路径,对路径的各种组合方式进行充分搜索。同时将路径分配算法应用到禁忌搜索映射算法中,并对映射算法做了改进,以适应路径分配算法。仿真结果表明,基于列举的路径分配算法提高了满足约束的路径被搜索到的概率,优化了映射算法的结果。     

一种用于图像检索的新型半监督学习算法

基于支持向量机的理论提出了一种用于图像检索的半监督学习算法。该算法的基本思想是,如果两点彼此是最近点,则它们共用一个标注。因此,该算法可以在具有最大类间空隙和很好保留位置特征的基础上找到一个投影。对该算法和标准支持向量机及转导(transductive)支持向量机的图像检索效果进行了实验比较,结果表明该算法可以获得更好的效果。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。