层次分析法的两处缺陷改进及实例

层次分析方法在定性与定量的评判中,有较广泛地运用。在运用的过程中,发现其存在两处缺陷有待改进。其一为准则层的因素设置过于宽泛,通过其直接评判的权重存在较大的主观误差;其二为专家评判值为一定值,与实际为区间值不相符。基于此,文章提出通过第三层因素判断矩阵,来间接求取准则层各因素的权重;引入三时估算法,改进原有专家评判法,同时对三时估算值误差对权值误差以及最终评判值误差的影响作了一定程度分析。     

基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

线性规划联合算法的理论与应用

本在[1]的基础上．较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用，指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。     

M/G/1非空竭服务休假排队系统随机分解的简化算法

本文根据M／G／1非空竭服务休假排队系统稳态队长随机分解的结构特征提出一种统一算法，该方法简洁高效，避免了再生循环方法繁杂的运算。运用该方法得出的结果与已知的用再生循环方法得出的结论一致。并且修正了Levy(1989)关于Bernoulli闸门服务休假排队系统随机分解的一个错误。     

求解一类非单调线性互补问题的宽邻域内点方法及其计算复杂性

对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的算法——宽邻域内点算法，并讨论了其计算复杂性。     

线性规划问题的规范型算法

提出了线性规划问题的两种规范标准形式；证明了任意一个线性规划问题都可化为这两种形式之一；给出了不需引入人工变量的线性规划问题的求解算法。     

资源有限的加权总完工时间单机排序问题

本讨论资源有限的加权总工时间单机排序问题，对现在仍为OPEN问题1｜pj=bj-ajuj，∑uj≤U｜∑wjCj给出了一个有关最优解中最优资源分配的重要性质，并利用该性质分别给出了三种情况bj=b,wj=w,aj=a；bj=b,wj=w,uj=u；aj=a,wj=w,uj=u的最优算法。     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

Optimization of High-Order Harmonic by Genetic Algorithm for the Chirp and Phase of Few-Cycle Pulses

The brightness of a particular harmonic order is optimized for the chirp and initial phase of the laser pulse by genetic algorithm. The influences of the chirp and initial phase of the excitation pulse on the harmonic spectra are discussed in terms of the semi-classical model including the propagation effects. The results indicate that the harmonic intensity and cutoff have strong dependence on the chirp of the laser pulse, but slightly on its initial phase. The high-order harmonics can be enhanced by the optimal laser pulse and its cutoff can be tuned by optimization of the chirp and initial phase of the laser pulse.     

基于手机的无线搜索技术

无线搜索已成为一个新的研究、开发领域.并且它主要用到信息检索、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、排序算法等多领域的理论和技术.此外,它拥有大量的用户,有很好的经济价值,所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注,目前的研究、开发十分活跃,并出现了很多值得注意的动向.