神经网络在混合电力系统短期预报中应用

应用ＢＰ型即误差逆传播型人工神经网络对水火混合电力系统中的负荷及水库独立来水进行短期预报，结果表明该方法是有效可行的，对混合电力系统的最优经济调度具有积极作用。     

基于相似性遗传算法及其在JSP中的应用

提出一种基于个体相似性的改进算法, 当种群的多样性较好时,采用标准的交叉策略;当种群的多样性较差时,根据个体的相似性选择个体配对, 避免相同的个体配对交叉, 减少高度相似个体进行配对交叉的概率, 从而提高交叉操作的效率. 用该改进算法对基准作业车间调度问题（JSP）进行计算,仿真结果表明：该算法优于标准遗传算法.     

大型混合电网的集成调度系统

以关联预估多级算法为核心，结合对电网负荷的预测和对系统参数的检验，建立了一个完整的大型混合电网经济调度系统，解决了多种关联和约束问题，提高了电网经济调度的效率和电网运行的经济效益．     

基于距离测度的改进自适应遗传退火算法

交叉操作和变异操作是遗传算法的两种基本操作,遗传算法的收敛速度在很大程度上与交叉概率和变异概率的选取以及交叉个体的配对策略有关.本文提出一种基于距离测度的改进自适应遗传退火算法,根据个体的距离密集度自适应地确定其交叉概率和变异概率.算法采用非等概率交叉配对策略,根据两个个体之间的距离自适应地确定交叉配对概率.此外,算法引入模拟退火机制,在遗传进化过程中的每一代,对最优个体进行邻域局部寻优,利用模拟退火进一步改善算法的收敛性能.对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明了该算法的有效性.     

用带蚁群搜索的多种群遗传算法求解作业车间调度问题

结合遗传算法和蚁群算法的优点，提出一种带蚁群搜索的多种群遗传算法．多个种群各自遗传进化，用蚁群搜索得到的解替代各种群中的较劣个体，增加种群的多样性，提高种群的质量；根据各种群最优个体设定初始信息素，大大缩短信息素的累积过程，加快蚁群搜索的速度．利用算法对典型作业车间调度问题进行求解,仿真计算结果表明,该算法是有效的.     

工程图纸中字符的分离和识别

根据工程图纸中字符的特点，定义了字符轮廓的长宽比、形状复杂度、内孔数和区域密集度，阐述了基于这些轮廓特征的字符分离方法，且将神经网络应用于工程图纸的字符识别，取得了满意的识别效果。     

基于蚁群优化的正则表达式分组算法

依据Becchi算法的思想基础,提出基于蚁群优化的改进正则表达式分组算法.根据正则表达式间分组的特点,定义正负影响关系的冲突信息和启发函数,构建信息素更新策略.实验结果表明,该算法较Becchi算法能更加客观合理地反映模式集中正则表达式间的优化合并信息,能有效减少状态数量,达到总状态数最优解,降低正则表达式匹配的复杂度.     

一种应用于基准的双向修调电路

本文设计了一款双向修调电路,应用于高精度的LDO内部电压基准。突破常规的单向电阻修调方式,采用MOS开关控制的双向电阻实现双方向修调,能够很好地抵消生产工艺带来的正负偏差。基于0.35umCMOS工艺下,采用Cadence spectre 进行后仿真,结果显示,修调前最差工艺角下的偏差高达-5%～+7%,在不增加额外功耗修调后的误差仅在±2% 以内,性能显著。     

基于混合蛙跳算法的作业车间调度优化

针对作业车间调度问题,提出改进的混合蛙跳算法.采用基于工件操作的蛙体结构,定义青蛙的相似性和距离,构造相应的青蛙移位策略,有效克服工件机器顺序的约束限制,保证青蛙新位置的可行性.通过经典算例仿真计算结果表明,该算法能有效求解较大规模的作业车间调度问题.     

中英两国电子类课程的比较

对中英两国电子类课程进行了比较，介绍了英国大学的一些好的做法，可为国内同行参考。