基于梯度法的一种磁记忆检测仪

金属磁记忆检测技术是一种利用金属磁记忆效应来检测物件应力集中的一种快速、崭新的方法。它消除了传统意义上无损检测的缺点,能够对铁磁性金属构件内部的应力集中区,即微观缺陷和早期失效和损伤等进行诊断,防止突发性的疲劳损伤,是无损检测领域的一种新的检测手段。对磁记忆信号进行梯度化处理,可以使得信号更加明显准确。该项技术对铁磁构件应力集中非常敏感,无需外加激励磁场,检测速度快,灵敏度高,在工程实践中具有广阔的应用前景。     

一种基于经验与模型的选址优化方法

分析了传统选址问题中存在的问题，结合现实生活中的两则典型事例，提出基于经验简化选址问题的工作思路，用模型化的方法对简化后的选址问题进行优化决策，形成满意的选址方案。     

一种有限元并行共轭梯度算法在计算力学中的应用

本文以POSSION方程为研究背景,实现了有限元的并行计算.通过对定解区域进行特殊的划分,达到了不需合成结构刚度矩阵的目的,并在此基础上应用线性方程组的共轭梯度法,使计算的并行性得到了很好的拓展,实现了从网格划分、刚度矩阵的合成到方程求解的并行执行.并将该算法应用在计算力学中.程序在西北工业大学高性能计算中心的HPRX2600上进行了数值实验,结果表明,该方法具有良好的加速比.     

一种新的求解整型参数估计的预处理方法

本文提出一种新的有效的列选主元QR预处理算法,对线性模型下的整型参数估计问题进行预处理.该预处理算法基于列选主元QR分解,采用迭代过程来获得预处理整型矩阵.由该预处理法得到的上三角矩阵因子R能有效地降低求解整型参数估计问题的时间复杂度,尤其是对高维问题.     

一种基于神经网络模型的在线修正优化控制

文章针对采用离线的批处理方法进行学习训练的神经网络模型,当训练样本较大时,因学习时间冗长,不能进行在线修正的问题,提出了一种在线学习方法。     

一种供应链优化模型探讨

在对供应链中需求、运输、库存、产品生产分析的基础上，提出了一种解决厂家供应链整体优化的随机线性规划模型。     

基于简易的平均切削力模型的进给速度优化程序

主轴转速、进给速度、切削深度、加工行距与切削力都成正比关系,刀具的悬长、硬度,工件的硬度等由于切削过程的复杂性,它们并不成线性或有规律的关系。这就需要海量的实验数据来建立起铣削力模型,这就需要耗费大量的物力和人力。     

一种基于GA的多仓库联合库存优化模型

针对联合仓库仓储管理体系特点,对处于不同地点的多个仓库综合分析,提出了一种多仓库器材联合库存优化控制模型,并利用GA的选择、杂交和变异算子,进行求解.最后用具体算例对该方法进行验证,表明此算法收敛速度快,求解精度高.     

物流中心选址的一种新模型

本文全面思考与物流中心选址相关的各种因素，综合利用数学模型、层次分析法、Delplli法，通过定量与定性分析，建立了一种新的选址模型。     

几种参数估计方法的通用计算机程序

为了进行有关参数估计方法的蒙特卡洛研究,作者曾编制调试了几种常用的参数估计方法的通用计算机程序。这些参数估计方法是:普通最小二乘法(OLS)、二阶段最小二乘法(2SLS)、有限信息极大似然法(LIML)和三阶段最小二乘法(3SLS)。本文的目的是说明关于后三种估计方法的程序效果的检验结果。     

一种新颖共轭凸轮的设计

介绍了一种新颖凸轮——径向共轭凸轮的设计及其优点，并详细介绍了从动件为滚子、摆杆传动件为四杆机构的凸轮理论廓线和实际廓线的设计方法。在AutoCAD中用AutoLISP程序和对话框技术生成轮廓曲线，并提取曲线上的数据点，以便后续数控编程，为技术革新提供了参考。     

GARCH族的模型平均估计方法

研究目标：对模型平均方法进行理论扩展,构建GARCH族的模型平均估计量及相应权重选择准则。研究方法：蒙特卡洛模拟实验方法。研究发现：在一定条件下最小化权重准则选择的权重向量将在渐近意义上最小化真实KL偏离度;蒙特卡洛模拟结果表明,与AIC准则、BIC准则、AIC模型平均、BIC模型平均的估计结果相比较,本文提出的模型平均法具有更小的KL偏离度。研究创新：将模型平均估计方法引入条件异方差模型族中。研究价值：本文结果将为捕捉金融市场资产的时变波动性提供强有力的研究工具。     

一种基于遗传算法求解车间调度问题的优化方法

遗传算法是解决车间调度问题的有效方法之一。但在构造适应度函数时由于调度问题诸多的束条件使得直接求解十分困难。罚函数法将约束条件加到目标函数上，变有约束为无约束．能较易求解该类问题。     

一种基于寄生开关模型的电磁暂态仿真方法

为解决电磁暂态仿真程序中节点数目多、仿真时间长的问题,文章提出了一种基于寄生开关模型的电磁暂态仿真方法。该方法沿用可变电阻模型表示开关,但将开关与所连电气元件整合起来,降低导纳矩阵阶数,可避免因可变电阻阻值选择不当引起的数值振荡问题,从而提高了仿真精度和效率。     

一种FC网络融合优化方法

新加入的FC网络在跟原有的FC网络存在Domain ID冲突的情况下,可以令原有的FC网络或其中一个规模较大的FC网络不断流并融合,该方法同时能够使新加入的FC网络在跟原有的FC网络存在Domain ID冲突的情况下,令融合时间由遵循标准协议实现的15s提升到5s。     

优化模糊聚类的一种方法

本文在模糊聚类分析中，引入多元统计分析的F-统计量和变化的显著性水平，用其优化分类，构造了一种求最优分类的方法。在满足F检验的分类中，最优分类所对应的显著性水平最小。此方法用犯错误的概率评价模糊分类的有效性，所得结果最佳。且此方法的自动化程度较高，不需用人工手段设定分类数。本文用此方法研究了一个实际问题的分类，所得效果较好。     

一种基于规则化方法的最优稀疏指数追踪模型设计

本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中,得到若干种稀疏而且稳定的资产组合,用于复制指数的收益率,并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和BIC准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深300指数和中证500指数的实证发现:图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性;ITM-adaL₁在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型;结合三种指数追踪,含有自适应L₁罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。     

一种基于行为评估的信任模型

网格是通过网络向用户提供可随时按需利用计算资源和信息资源的环境。由于这一环境的动态性和不确定性，给区域间网格实体的合作带来一系列安全问题，其中最难以确定的，是网格实体间的信任关系。当前的安全机制。已经可以解决信任关系中的身份信任，但实体间的行为信任，却是这些安全机制所不能处理的。文章把行为信任划分为直接信任和推荐信任，提出了一种基于行为评估的信任模型，采用数学形式化的方法，得到实体的信任度和声誉度。共同衡量网格环境中实体之间的信任关系，以更科学、有效地解决网格环境中的行为信任问题。     

普赖斯文献增长模型中参数估计方法的再讨论

本文分析了普赖斯文献增长模型中参数的意义,并分析了其他作者提出的参数的三个估计方法中存在的缺陷,给出了改进了的估计方法。实例表明改进后的方法更具合理性,且计算结果是满意的。