象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

JOBSHOP中零件排序的一种启发式算法

Ｊｏｂｓｈｏｐ中的零件排序问题是生产作业计划安排与调度中的重要内容之一，作业已证明，这类问题属于ＮＰ难题，不存在有效的解析解．本文针对一般作业车间的具体情况，考虑到零件在工序间的批移动方式，提出了平行顺序移动方式下以极小化零件生产周期为目标的启发式算法，并设计了相应的计算机程序，它可以方便地进行作业计划安排，对于实际生作业计划与调度具有重意义     

医学多因素集成式综合方法分析研究

对医学多因素比较的分析问题进行了研究，提出了集成式综合分析方法，探讨了这种分析方法的理论基础和技术特点，定义和论证了医学多因素比较时，判定因素间相互影响关系的准则．实例应用说明：这种综合分析方法能比较全面地确定因素间的相互关系和相互影响的程度     

熵与动态多指标决策

利用熵的理论，对多指标决策中的各方案建立了有效性测度，该测度越大，说明相应的方案越优。在此基础上，利用该测度，提出了一种动态多指标决策方法，应用实例表明了这种决策方法的可靠性和合理性。     

基于遗传算法的批调度问题

对把独立的、可同时达到的工件组批，并同时在单机上确定批内序和批间序的批调度问题进行了研究。给出了问题的数学模型，并构造了一个有效的遗传算法。实验结果表明是有效的。     

带平行约束的多处理机调度问题

对带平行约束的多处理机调度问题，引进一种局部最优解的概念，并以此为基础，给出一种随机化迭代算法．若干实例的计算结果表明，本文的算法是非常有效的     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

改进混和遗传算法优化城市给水系统调度模型

以给水调度系统的能源费用为目标函数，在给出24h用水量预报、供水泵站的机组配置、水库初始和最终水位、电费价格和给水管网的水力学约束条件下，通过引入改进混合遗传算法优化方法对该系统模型进行优化调度，以追求能量费用最小的运行状态．同时，该模型还给出了泵站运行时水泵机组的优化组合．通过算例证明了该模型方法的有效性．     

工件带安装时间平行机排序问题的列生成算法

研究了工件带与加工次序有关的安装时间的平行机排序问题，给出它的整数规划模型，并结合动态规划和分支定界方法，给出它的列生成算法．通过试验表明：算法对中等规模的问题是有效的，它可以计算到10台机器和60个工件甚至含有更多大工件的大规模问题．     

基于Petri网的分层半导体制造过程调度结构

针对复杂的半导体制造过程调度，在综述现有调度问题及方法的基础上，提出由投料调度、路径调度和两种类型的工件调度共同组成的分层调度结构的思想及方案，继而基于Petri订网模型，探讨所提出的分层半导体调度结构基于Petri网模型的实现方法，最后通过仿真对分层调度结构加以应用验证，并总结全文．