曲线线性搜索的模型信赖域方法

针对模型信赖域方法中搜索方向存在的不足，提出了按负曲率方向进行搜索的模型信赖域算法，并证明了算法的收敛性，进一步地，将曲线线性搜索与模型信赖域方法结合，给出了一般的按曲线搜索方向进行线性搜索的模型信赖域方法，证明了这种搜索方法的可行性，这种方法具有搜索选择的灵活性和一般性，可在实际中针对不同的情况进行选择搜索方向，使得它具有曲线搜索的优点及模型信赖域方法的整体收敛性．最后，提出了几种常用方法的搜索方向可作为本方法的特殊形式。     

莜麦引种试验报告

对雷达搜索问题的最优化模型，给出了完整的解析求解法及计算公式，并将理论值及模拟结果与其他搜索方法作了比较。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

关于Backtracking线搜索的一个注记

首次指出，与Ｗｏｌｆｅ线搜索，Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ线搜索和精确线搜索等不同，在一般下降算法模型中使用Ｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇ线搜索并不能保证全局收敛性。提出了一个改进方案，并在证明线搜索下降算法模型的一个一般全局收敛性定理的基础上，证明改进Ｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇ线搜索方法能够保证全局收敛性。给出了改进Ｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇ线搜索的下降算法至少线性收敛的一个充要条件。     

网上搜索的加速方法及信息评估技巧

一、网上搜索的加速方法网上的信息搜索技术越来越多，怎样才能高效迅捷地找到问题的答案呢。没有一种技术是万能的，但将几种技术巧妙的结合使用会大大加快网页搜索进程。几乎所有流行的搜索引擎都提供按词组搜索的功能，按词组搜索是一种在浩瀚的网页搜索相关网页的最佳技术。1词组搜索如果只给出一个单词进行搜索，那么将发现数以千计甚至以百万计的匹配网页。然而如果再加上一个单词，那么搜索结果会更加切题。在搜索时，给出两个关键词，并将两个词用AND(与逻辑)结合起来，或者在每个词前面加上加号，这种与逻辑技术大大地缩小了命中…     

RFID系统中二叉树防碰撞算法性能的提升

针对RFID系统中的标签碰撞问题，提出了一种改进的二叉搜索树防碰撞算法.通过划分标签子集、动态调整冲突检测过程，以减少标签冲突和系统开销，提高识别效率.仿真结果表明，相比于目前的二叉树搜索算法，本文方法在待识别标签数量较大的情况下提高了识别效率，减少了搜索次数及阅读器与标签之间的通信量.     

边坡稳定性分析水平条分法及其进化计算

研究了层状边坡稳定性分析计算方法，提出了适合此类边坡稳定性分析的水平条分法．通过改进进化过程中的选择和复制机制以及交叉和变异操作，提高了进化算法的搜索效率和全局收敛性能，并据此提出了层状边坡稳定性分析和临界滑动面搜索改进进化算法．实例验证及对比分析表明本文方法与常用方法如Bishop法和Chen-Morgenstern法的计算结果的误差在5％以内，适合于非均质边坡稳定性分析且能快速搜索到全局最优解．     

企业搜索分析

介绍了企业搜索的概况,企业信息源的特点,并以UltraSeek为例介绍了企业搜索系统的应用,针对其中的问题进行了讨论,最后提出了企业搜索系统的高级应用专家发现及专家发现系统的应用.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法（TS IPSO)，通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同，扩大搜索范围，借鉴遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略，加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力，降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该算法较标准PSO算法提高了全局搜索能力和收敛速度，改善了优化性能.     

Goldstein线搜索下共轭梯度法的全局收敛性

假设目标函数f（x）在水平集上有下界且二次连续可微，证明了带Goldstein线搜索的共轭梯度法产生的搜索方向dk是下降方向，并有。作为一种特殊情形，得到了带Goldstein线搜索的Fletcher－Reeves方法的全局收敛性。     

人肉搜索现象探析

人肉搜索已成为网络上的一个热门话题。它的兴起首先是由于Web2.0技术的发展为网民的交流互动提供了技术支持，从而实现了网络信息的海量化发展；其次是由沉默的螺旋所形成的舆论氛围吸引了大量网民的参加。人肉搜索的特点在于它体现了一种庶民“狂欢”，在道德面纱的遮掩下广大网民通过人肉搜索不仅满足了多种心理诉求，同时也找到了一种群体宣泄的路径。由于人肉搜索在发展过程中出现了一系列的问题，这就需要我们不断提高网民的媒介素养。     

输油管道运行优化目标函数的讨论

目标函数的凸性或单峰性是应用非线性规划方法获得问题全局最优解的必要条件。应用数值方法获得多条输油管道算例的运行优化目标函数曲线，并研究其是否满足上述条件。结果显示，总体搜索范围内目标函数呈多峰性及局部锯齿形，表明存在多个局部最优解。据此可推断，输油管道运行优化目标函数在总体搜索范围内一般不满足非线性规划方法获全局最优解的必要条件，按总体范围搜索极有可能仅获得局部最优解。对已提出的多种处理方法进行综合分析，其中任何一种处理方法的实质都是寻找总体搜索范围内全局最优解所处且满足上述条件的较小寻优区间，以便获得真正的最佳运行方案。     

记忆指导模拟退火算法的研究

提出了改进模拟退火算法的记忆指导模拟退火算法。该算法能够利用已知信息对搜索过程进行指导，提高算法的搜索效率，该法对回火退火算法的计算量减少５０％。     

BP神经网络在故障字典快速定位中的应用

故障字典法是一种很实用的故障诊断方法，但对于大规模、复杂电路，故障字典庞大，故障搜索速度影响了实时诊断效率。提出一种将规模较大故障字典分解为多个子故障字典，采用BP神经网络组织其搜索索引的方法。该方法利用BP神经网络能够精确描述输入数据与目标数据之间的映射关系的能力，组织多个BP神经网络组成多层的二叉树索引结构。通过该索引，大大缩小了故障查找范围，提高了搜索速度，提高了实时诊断的效率。     

网络环境下提高期刊著录质量之途径探微

指出了影响期刊著录质量的主要原因，着重介绍了在网络环境下通过MARC数据套录、期刊数据库查询、E-mail咨询、Baidu和Google搜索、期刊网站搜索，结合使用传统的参考工具书，多途径实现期刊著录质量的提高。     

基于内容的音频搜索在数字图书馆中的应用

在介绍了数字图书馆发展概况的前提下，着重提出了数字图书馆中一个新的媒体搜索方式：基于内容的声音搜索的发展现状和其存在的主要问题。基于内容的声音搜索由于声音的独特特性和不可替代性将在未来的数字图书馆中发挥越来越重要的作用。     

浅析网络搜索技巧

本主要介绍关于网络搜索的基本术语及一些常用的网络搜索技巧。     

Google的常用技巧

Google是目前最优秀的搜索引擎之一，它能够提供网站、图像等多种资源的查询。它多达30亿网页的整理，为用户提供搜索结果，搜索时间通常不到半秒，因而受到广大用户的青睐。但是大多数用户在使用Google引擎时查询时仅输入单个关键字信息，其搜索信息浩如烟海，而且绝大部分并不符合自己的要求。只要我们知道Google的使用技巧进行较精确的搜索就会得到事半功倍的效果。Google常用技巧有：     

求解线性约束凸规划的势下降内点算法

介绍了一种利用势函数下降内点算法来求解带线性约束的凸规划问题，每次迭代中搜索方向由一个线性方程组解出，再利用Armijo准则进行线搜索，同时使一个势函数的值减小，最后给出一组算例。     

苹果自动分级中的图像分割

为了提高苹果自动分级中图像处理的速度和可靠性，就有关苹果图像分割问题进行了探讨，提出了苹果图像处理窗口的快速确定方法、阈值计算方法以及用最小二乘法与搜索点所在的区域相结合确定搜索方向的方法，试验表明，用上述方法能可靠，有效，快速地进行图像分割。