基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。     

基于蚁群优化算法的图像边缘检测

图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测，通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取，实现了边缘的精确检测。实验结果显示，该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息，很好保持图像纹理，具有理想的抗干扰性能，保证了检测结果的准确性。     

基于规则的Ei Web中国作者检索公式及其策略研究

针对困扰用户的作者检索难题,从厘清Ei Web系统相关检索规则的功能,深入分析作者检索词的构建规律出发,引入数学的方法,构建作者检索公式,用实例对检索公式进行验证,提出了作者检索的公式化策略。     

秩1修正的基于模型的仿射约化割线法

把仿射约化变换应用于基本模型的割线法中,在近似海色阵修正时采用秩1修正,得到一种求解无约束最优化问题的算法,从理论上证明了算法的二次终止性.     

基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制

针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时，存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点，提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型，克服误差积累以及网络规模庞大的缺点；运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明，该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高，该方案是可行和有效的。     

新型双足攀爬机器人夹持器模块的改型设计

文章详细设计和分析了一种应用于新型双足攀爬机器人Climbot的夹持器及其改型设计成果。由于原有夹持器存在诸多缺陷,例如结构复杂、可靠性低、加工工序复杂、制造成本高昂等。同时夹持器所属攀爬机器人的远景目标则是大规模推广应用,因此,设计制造一种结构简单、稳定可靠且成本低廉的夹持器成为当下的一个重要任务。针对这个现实需求,我们对原有夹持器进行了多次试验和深入分析,找出其中的不足,并对存在的问题提出多种解决方案。我们设计出一款新式夹持器,该夹持器结构简单,加工方便,而且部分关键零部件实现了标准化,成本得到了进一步降低。同时,在减轻夹持器重量的同时,通过结构的优化和材料选择,保证了夹持器应有的结构强度和刚度,满足设计要求。     

基于改进蚁群算法的服务组合研究

在服务计算过程中，服务组合问题是其中关键的技术之一。在原子候选服务数目巨大的情况下，经典的算法一般都是寻找问题的最优解，存在运算量大，运行时间长的缺点，蚁群算法并不是寻找服务组合问题的最优解，而是得到用户能够认同的可行解。为了能够更有效的为用户提供各种服务，在静态的服务组合建立过程中，以服务发现的候选原子服务集合中的服务质量为权重，将服务组合问题分解成一个有向无环图，在组合代价为最小的原则下，采用改进的蚁群算法为搜索方法，迭代一定的次数或者达到用户设定的服务质量为算法的终止条件，找到能够组合为用户需要的原子候选服务集合，进而快速、准确的得到用户期望的服务。     

联合收割机割刀驱动行星轮系多目标优化设计

针对联合收割机割刀机构的工作特点,采用2K-H型行星齿轮机构,分析了割刀机构工作原理。通过建立2K-H型行星轮系的优化设计模型,应用NSGA-2算法对2K-H型行星齿轮机构进行多目标优化设计。以最小体积和最大承载力为优化设计目标,通过编制MATLAB程序得到Pareto前沿,进而得到最优解,与以往多目标优化设计比较,设计得到了很好的改善。     

落叶松规格材加工利用技术研究

介绍"十一五"国家科技支撑计划"高强度结构材加工利用技术"课题中,对我国主要的商品林树种之一——落叶松,在规格材的优化加工、分级、无损检测、强度性能测试及木构件连接等关键技术研究方面,取得的重点创新成果。这些成果开创性地解决了我国利用国产资源加工结构用规格材的关键性和共性技术问题,并且为我国落叶松资源的高效利用,提供了新的技术途径。     

单纯形—正反步长优化方法（SSPSS）及其在农业上的应用

本文提出了一种新的多变量有约束非线性函数的寻优方法——单纯形一正反步长法(SSPSS)。文中详细阐述了该方法的搜索策略和具体步骤。同时,通过实例比较了相对步长模拟法的优点。