基于粗糙集理论的风险投资项目评估方法研究

针对风险投资项目评估的多目标、多层次、多指标的问题。利用粗糙集理论通过数据挖掘提出了一种新的评估算法,详细论述了该算法的步骤,并将此算法应用于高技术风险投资项目的筛选中,获得了较好的预期结果．结果表明,此方法合理且计算简单、实用性强,为综合系统评价提供了一种新的思路．     

神经网络理论在自动布局中的应用研究

研究了神经网络理论在PCB和VLSI自动布局中的应用，提出了一种与布局问题相适应的三层自学习蛄构模型，及能量函教最小化的网络布局算法，从整体上自动优化元件布局。理论分析结果表明，这个算法布局质量优于许多常用的算法，具有收敛快，适合工程应用的特点．适于PCB和VLSI元件布局。     

ASE—HPLC测定土壤中多环芳烃的方法研究

采集实地土壤样品,综合对比多种土壤预处理方法和分析测试手段,建立了加速溶剂萃取-高效液相色谱（ASE—HPLC）联用测定土壤中16种多环芳烃持久性有机污染物的方法,并详细考察了该方法的回收率和检出限。结果表明,萘的回收率较低,只有65％左右,其他15种多环芳烃的回收率均处于70％-130％,符合USEPA标准。此外,以高效液相基线噪音的3倍作为仪器的绝对检出限（S／N=3）,最低检出限达0．5μg／kg。     

一种基于关键帧技术的监控视频摘要提取方法

监控视频数据量大,冗余信息多,不易于后期追溯与存储.为了获得便于视频监控工作人员使用的压缩比高、数据量小、包含重要信息的监控视频,引入视频摘要提取算法对原始监控视频进行摘要提取.根据监控视频的特点,选择关键帧技术相关算法对原始监控视频进行测试,提出一种新的基于光流法与速度信息熵统计的关键帧提取方法.实验证明,该方法优于传统的帧间差分法,在分别对同一段监控视频进行处理后,使用该算法提取的监控视频摘要兼具数据量小与包含重要信息的特点.     

基于自适应K阶差分演化的多目标优化算法

差分演化算法已经被成功地用于解决单目标和多目标优化问题,然而它的搜索能力受限于所使用的变异模式和控制参数.为此,提出一种新的变异模式——K阶差分,并引入参数自适应机制,设计了一个基于自适应K阶差分演化的多目标优化算法.与NSGA-Ⅱ、DEMO的仿真实验比较结果表明,该算法在ZDT测试问题上能获得较好的优化效果.     

Web集群中基于服务等级容错调度算法研究

适应高实时性Intemet业务中Web服务器集群系统高可用度响应的要求,研究中提出了一种应用于Web集群的基于服务等级的容错调度算法。该算法运用主／副版本技术,将Web请求的实时性、容错和客户身份等指标综合成服务等级参数,确保任务在规定的时间内高效完成,在任务调度中采用了负载均衡调度机制,实验结果验证了算法的有效性。     

基于混合遗传算法的结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,以力学准则为基础,建立了建筑结构优化模型提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力算法和基本遗传算法结合的混合遗传算法,既发挥了拟满应力算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了标准遗传算法全局性好的特点.算例结果表明,这种混合遗传算法收敛速度快、精度高,优于标准遗传算法和单一的拟满应力算法,弥补了两种算法的不足,是高效理想的优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计.     

最大熵分布估计算法及其在旅行商问题中的应用

分布估计算法是一种基于遗传算法的种群进化算法，但在处理较大规模的旅行商问题时容易过早陷入局部最优．针对这一情况，将最大熵理论引入分布估计算法，对其概率分布模型及种群生成策略进行改进，提出了一种最大熵分布估计算法．并基于旅行商标准测试库TSPI。IB进行了实例仿真测试，结果表明，最大熵分布估计算法的性能得到了有效的改善．     

Cannon算法在并行计算机上的应用

Cannon算法是一种优秀的并行算法,在多CPU的处理器上,采用Cannon算法能够提高计算效率、高效利用计算机资源。文章阐述了矩阵相乘的并行算法的原理,并运用于实际来减少通信时延。通过仿真实验,证明了Cannon算法在多台PC计算机构成的机群并行计算环境中能够取得理想效果。     

基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法

DEA模型作为一种非参数评价方法,在很多领域得到广泛应用。传统的DEA方法经常会遇到多个决策单元同为DEA有效而无法区分相对优劣的情况。为了对决策单元进行全排序,本文从系统和相对效率的角度定义了相对潜力和潜力损失的概念,揭示潜力损失和强弱有效性之间的内在关联,并提出一个基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法,来判定所有决策单元的优劣,最后用一个实例来说明本方法的计算步骤。