武钢X70钢多目标质量管理建模应用研究

针对现有质量管理建模方法大多难以有效处理小样本、非线性复杂问题的缺陷,提出了一套基于差分进化算法(DE)与支持向量机的融合建模方法,并将其应用于武钢质量管理建模.与神经网络建模技术的拟合结果对比检验验证了该方法的有效性,表明该方法能够为多目标质量管理问题提供一种较为有效的解决方案.     

基于蚁群优化神经网络的支持向量机预测方法研究

本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。     

基于隶属度转换新算法的河北省农村物流体系综合评价研究

首先根据科学性、全面性、可操作性等原则,结合河北省实际情况,构建适合河北省现状的现代农村物流体系评价指标体系;并利用定性和定量相结合的分析方法,即使用层次分析法确定指标体系中各指标的权重,同时应用隶属度转换新算法建立现代农村物流体系模糊综合评价模型,并结合河北省具体情况,进行实证研究,找出了河北省农村物流发展的薄弱环节,为提升河北省农村物流发展水平提供依据。     

基于直方图均衡化的PCA SIFT图像特征提取与匹配改进算法

为了克服SIFT算法运算量大、运算耗时长和实时性不强的缺点,课题组提出了基于直方图均衡化PCA SIFT算法,以增强 灰度图像的明暗对比度,增加匹配成功率,改进描述子生成方式,沿用主成分分析法（PCA）降低特征检测维度,减少耗时。仿真实验表明该算法有效地减少了 运算时间,并且一定程度上减少了不必要的特征点的匹配数量。新算法能有效减少运算量。     

带道路容量限制的多配送中心选址问题的数学模型与算法

文章研究了带道路容量限制的多配送中心选址问题,在综合考虑货物周转费用、运输费用、配送中心年固定费用的前提下,根据实际情况引入了运输道路容量限制,以总费用最低为目标建立了该问题的整数线性规划模型。然后给出了求解该模型的精确算法,又根据贪婪思想设计了求解该问题的启发式算法,并利用具体的实例进行了模拟计算,结果显示,其模型及算法具有很好的效果。