基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器

利用遗传算法和禁忌搜索的优势,介绍一种嵌入式混合优化算法,提出一种基于嵌入式混合优化算法的多用户检测器。数值结果表明:该方法具有较好的检测性能和合理的计算复杂度。     

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。     

基于Tabu搜索方法的配电网重构的一种新方法

配电网重构是一个组合优化问题,它不仅是配电系统循环控制的重要方法,也是配电管理系统的重要组成部分.随着智能技术的不断发展,用智能算法解决组合优化问题成为一种可能.在配电网重构时,当以最小开关操作程度作为目标函数就可转化为线性规划问题;以最小网损为目标函数,可转化为混合整数线性规划问题.基于配电线路重构模型,以最小开关操作程度和最小网损为目标函数,用Tabu搜索方法解决组合优化问题,最后验证了此方法的合理性和可用性.     

利用ICL7135 BUSY线获取A／D转换结果的方法

介绍了利用ICL7135芯片的BUSY线获取A／D转换结果的一种方法，并给出了在单片机应用系统中的实用方法。     

基于数/模变换技术的多种波形发生器的设计

介绍了一种基于数／模变换技术，集成化的多种波形发生器的设计方法，将周期性变化的连续信号经过采集，编码后，获得相应的波代码，波代码存放到EPROM存储器中，一片ERPOM存储器可以存储多种波形的波代码，利用波形选择电路选择某种波形的波代码输出，经D／A转换器和放大器输出连续变化的模拟信号，电路中通过改变存储器输出波代码的速度来调节输出信号的频率，改变放大器的放大倍数来调节输出信号的幅值。     

基于信息搜寻的物流信息组织模式研究

物流信息搜寻是托运人优化决策、调整经营计划、控制物流成本的重要依据.物流信息组织模式是否合理,会直接影响到物流配送的效率和效益.在合理解释信息搜寻与物流信息组织模式内涵的基础上,分析了物流信息搜寻行为影响因素与物流信息组织模式.为获取物流信息搜寻行为特征,以上海市210个样本数据库为基础,基于结构方程建立物流信息搜寻行为模型.物流信息搜寻的结构方程模型重点分析托运人属性、物流信息需求以及信息源因素与搜寻行为之间的关系.结果表明:高收入群体的托运人更趋向于进行物流信息搜寻;物流成本和货物在途实时状况对托运人物流信息搜寻的影响较明显;此外,在物流信息需求驱动下,托运人由于自身属性不同在信息源和搜寻行为上存在差异,托运人普遍认为进行物流信息搜寻是必要的.     

基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络

构建了基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统,系统与网络入侵检测功能相结合,应用于大型网络的入侵检测任务,具有良好的可扩充性;重点讨论了新型抗体网络原理,引进BP神经网络自学习能力,对已有的抗体网络模型进行改进;通过对网络数据集的测试表明,该算法相对于传统抗体网络,其检测效率得到了明显的改善。     

基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的游客量预测——以张家界为例

科学的客流量预测有利于完善旅游安全预警体系和优化旅游资源配置体系。为进一步提高游客量预测的准确度,提出一种基于网络搜索指数的EMD-ARIMA-BP组合模型,以探究互联网时代旅游消费者出行行为规律。该模型首先对网络搜索行为数据进行指数合成,其次利用EMD算法对游客量和网络搜索数据进行去噪处理,最后将ARIMA模型和BP神经网络进行组合,对游客量进行预测。实证分析以张家界为例。研究发现：（1）运用网络搜索数据预测旅游消费者出行行为切实可行,接近于实时的网络数据可以大幅提升预测的时效性;（2）经过EMD去噪算法对游客量与网络搜索行为数据进行去噪处理后,游客量的预测精度有较大程度提高;（3）基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的预测误差显著低于ARIMA模型和BP神经网络等基准模型。     

基于一元三次方程求解的地心坐标至大地坐标的严密变换

基于一元三次方程的求解，给出了地心坐标向大地坐标转换的严密计算公式，并用算例说明了其正确性。本文提出的方法完全可以替代现有的以数值迭代计算为基础的转换方法。     

线性规划的一种以枢轴运算为基础的新算法

在文献［１］以枢轴运算为基础的算法基础上，引入基向量的成本和非基向量的偏差等概念并将后者也纳入枢轴运算范畴，另外介绍具有上下界线性函数的处理方法。