基于Java的代码组件重用技术JavaBeans

文章深入地研究了基于Ｊａｖａ的代码组件重用技术ＪａｖａＢｅａｎｓ。首先系统地总结了ＪａｖａＢｅａｎｓ中代码组件Ｂｅａｎ的特性,然后简要地描述了ＪａｖａＢｅｎａｓ的代码组件模型,最后详细地介绍了如何重用代码组件Ｂｅａｎｓ。     

高阶非线性微分方程的并行演化建模算法

文章提出了动态数据的高阶非线性微分方程的并行演化建模算法。动态系统的传统模型多采用线性模型,不能充分描述复杂系统的动态行为,建立高阶非线性微分方程模型更具普遍意义。我们通过将建模过程分解为可以分布并行的、模型结构选择和“模型参数优化”二个步骤,在异构网络环境中用CORBA实现了高阶微分方程建模的并行演化算法。实验表明,新的并行演化算法对于复杂动态系统的建模是十分有效的。     

求解TSP的混合遗传算法

介绍一种求解TSP的混合遗传算法,该算法结合了基于邻域的LK算法和采用Inver-Over算子的遗传算法,并在算法中增加一些控制策略,加快算法的收敛速度,又保证群体的多样性。实验表明该算法是有效的。     

并行程序验证的调度策略

针对形式化程序验证中的并行调度问题,提出了基于依赖集的算法。通过引入依赖图和依赖集概念,以形式化方式描述程序语句间的依赖关系,然后给出了从语法分析树构造依赖图和依赖集的算法;最后在此基础上设计了并行调度算法并应用于计算机辅助程序验证系统。实验结果表明,该方法具有较高的并行效率。     

TREATMENT OF EXTINCTION PROBLEMS IN THE AUTOMATIC CALCULATION OF FUNDAMENTAL DATA OF RECIPROCAL LATTICE PLANES

在编写供电子衍射物相分析用的倒易点阵平面基本数据计算程序中,提出了处理晶体结构中系统消光的新方法,并用于计算金刚石、尖晶石和六角密堆结构的倒易点阵平面基本数据,得到了满意的结果。     

基于MISR遥感数据的优化融合预测模型

提出了一种新的预测气溶胶光学厚度AOT的优化融合模型，它把基于全局数据的径向基函数神经网络与基于局部区域数据的前向神经网络相结合，并通过优化权重组合，使得预测误差最小化。利用该模型对多角度成像光谱辐射仪MISR所采集的2002年7～9月份的数据进行AOT预测实验。结果显示：对美国陆地上空的大多数轨道，优化融合模型预测准确率明显高于全局模型和局部模型，其总体预测均方差比后二者分别减少了12．9％～24．5％和3．3％～10．5％．这表明优化融合模型是一种更为准确的摩间数据预测方法。     

关于认知演化计算分支领域的研究简报(I)

科学地认知演化计算分支领域,对演化计算的研究与发展具有重要的意义.对演化计算分支领域发展的主线、特点和内在规律进行了回顾与总结,从科学哲学的角度阐述了如何对演化计算分支领域进行科学认知,并概要介绍了演化计算方法论研究的主要进展,讨论了演化计算方法论研究进展对计算机科学与技术学科未来发展可能产生的影响.     

一个新的无向图画图算法

将一般无向图的画图问题转化为函数优化问题,用遗传算法求目标函数的最优解的近似值,从而得到无向图自动画图算法的一个一般框架.新方法的特点是:不同的画图算法的框架都一样,所不同的只是反映无向图画图问题的美观标准的目标函数.其优点在于,算法统一、方法简单、容易实现、便于修改,并且易于并行化,可以直接用来画非连通图.     

多亲杂交算子及其在连续优化中的应用

提出了一种新的杂交算子，即基于邻域的多亲杂交算子，这种算子不仅呈现出多亲杂交的形式，而且内在隐含变异算子的特征。另一方面，为了加快收敛速度，引入了一种自适应的机制根据演化的进度调整邻域范围。实验表明，使用该算子的实数编码遗传算法在优化高维连续函数时是可行而有效的，尤其在BUMP问题的求解上有较大突破。     

一种不需噪声能量信息的准最佳正则图像复原

提出一种基于正则化方法的高效图像复原技术。围绕最小化正则解模糊误差，设计该技术。利用泰勒级数定性地分析怎样的正则化算于使正则解模糊误差能量较小，得出结论：通常情况下应选取低阻高通的正则化算子；利用随机理论解决正则解模糊误差能量期望值最小化问题，确定正则化参数；利用小波变换估计噪声能量，在没有噪声能量信息的情况下，新方法能进行高效的图像恢复。实验结果表明本文的恢复技术比传统方法的恢复性能好，恢复效果接近最佳且性能稳定，且不需要噪声能量信息。