基于遗传BP网络优化模型的集成化供应链危机预警支持系统

综合遗传算法全局收敛性和BP网络局部搜索快速性、自学习自适应的优点,设计了遗传BP网络优化模型,提出基于此模型的集成化供应链危机预警支持系统构建方案。基本思路:根据模糊优选模型建立训练样本,引入遗传BP网络优化模型,先用GA在全局中定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在此空间中进行局部精调,反复交替逐步搜索出最优网络结构,在训练好的网络中输入遗传BP网络模型对预警指标的时间序列预测数据,实现准确预警。有效克服了当前预警模型缺乏自我学习、预警知识获取低效等缺陷,为供应链预警研究提供了一条可行的实现途径。     

信用风险测量指标体系研究

在现代商业银行经营中,信用风险是影响其安全高效运营的主要原因。信用风险管理中最重要的就是信用风险测量。自从20世纪80年代末期以来,人工智能技术如神经网络、专家系统也被应用于商业银行信用风险测量中。但预测指标的研究则相对滞后,成为研究的一个难点。     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

单光子卫星量子通信噪声和干扰分析

卫星量子通信是建立全球量子通信网络的最佳选择之一。针对采用偏振编码的卫星量子通信中的偏振保持问题,研究了大气散射和卫星与地面站间相对运动等因素对量子偏振态相位和对准的影响以及相位延迟和对准误差对系统量子误码率的影响,分析了背景噪声和系统硬件噪声对通信产生的影响以及单光子通信过程中可能受到的光子分离攻击干扰,为量子信号认知设计提供借鉴意义。     

基于人工免疫算法的多无人机分布式任务分配方法

对多无人机任务分配问题进行了研究,在重量和路径负载均衡的基础上建立了带有攻击顺序的01决策变量的模型,运用分布式的人工免疫算法对该模型进行仿真实验,最终得到每个无人机攻击的目标顺序以及目标函数值,实验证明该方法在得到不劣于遗传算法结果的同时,提高了寻找最优解的收敛速度。     

在量子物理授课过程中进行爱国主义教育的探索

爱国主义是人类文明的朴素感情,是中华民族的优良传统和崇高美德。物理教学中,特别是在量子物理授课过程中引入相关历史资料对学生进行爱国主义教育具有重要现实意义。阐述了科学爱国主义教育的个别误区,讨论了在量子物理课程中进行爱国主义教育的切入点和注意事项,并基于几个典型案例提出了具体实施方法。     

带混合时间窗的配送车辆路径问题研究

针对传统的配送车辆路径问题,在传统的运距及容量等限制下,增加客户的混合时间窗和车辆在客户点的服务时间,以惩罚、配送总成本最低为目标,构建出带有混合时间窗的车辆路径问题的数学模型.并引入优良基因及最优个体保护策略改进遗传算法,同时设计参数自适应调整公式调整交叉概率,设计了带混合时间窗的配送车辆路径问题的改进遗传算法,最后由实例证明了VRPMTW模型及遗传算法的有效性.     

低碳经济下港口泊位—岸桥分配问题

针对低碳经济下港口泊位—岸桥分配问题的研究,文章建立基于低碳经济下的泊位—岸桥分配模型。模型由两部分组成:低碳经济下的泊位分配以及港口的岸桥分配。将船舶到港时间引入传统泊位分配中,同时考虑船舶油耗和碳排放量,建立了船舶油耗量最小和船舶离港延迟时间最短的双目标函数。并通过确定每艘船舶的泊位和停靠时间,设立港口岸桥分配函数,使港口分配岸桥总数量最小,避免不必要的资源浪费,提高港口的工作效率。采用多目标遗传算法进行求解,通过试验算例证明所建立的模型的优化性。     

李东生:让Palm重新回来

CE:收购汤姆逊和阿尔卡特之后TCL已经有十年没有跨国并购,这次收购Palm是否意味着TCL将重新开启并购?Palm是一个知名度很高但沉寂太久的品牌,TCL如何重新振兴这个品牌?李东生:和汤姆逊、阿尔卡特相比,这次收购Palm代价小多了,拿到的东西也不同,完全不能比。Palm可以说是十年前的苹果,它的智能手机曾非常流行,到今天品牌知名度在全球都非常高,这就是它的价值。我们今天在这里正式宣布收购Palm,之前有很多     

基于遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测研究

为提高煤与瓦斯突出预测的效率和准确率,在煤与瓦斯突出影响因素分析的基础上,将遗传优化算法与BP神经网络相结合,对煤与瓦斯突出进行预测,避免了单纯神经网络易陷入局部最优问题。以平顶山八矿为研究对象,基于地质动力区划方法,搜集影响煤与瓦斯突出的相关数据,选取典型的突出样本对建立的遗传神经网络模型进行训练,对训练好的网络进行仿真预测,结果与实际情况相一致。