摘要：针对进化算法在大规模供水管网优化设计过程中计算效率低的问题,提出一种基于冗余选择策略差分进化算法。该方法在选择阶段往每一代种群中重复添加冗余数个当代最优解向量形成父代种群,适当降低种群多样性引导种群向更好的方向进化、快速获取近似最优解。以管网造价为经济性目标函数、节点富余水头方差为可靠性目标函数,建立供水管网优化设计的多目标数学模型,并采用BIN基准管网加以验证。利用冗余选择策略差分进化算法进行计算时,冗余度为6%可在保证解精度的情况下提高62.768%的计算效率,冗余度为1%~6%时得到的经济性指标和冗余度为1%~3%时得到的可靠性指标均优于标准差分进化算法,并得到F最佳取值范围为0.1~0.3,CR取0.4最佳。基于冗余选择策略差分进化算法可提高计算效率,能快速有效地获得供水管网优化问题的近似最优解,表现出良好性能。

摘要：多项式模归约算法是计算机代数中的基本问题之一,在编码算法和密码体制设计中有着广泛应用.提出了模归约算法中的2类基本算子:字归约算子、半字归约算子,并进一步证明了2类算子的计算量具有某种形式的不变量(如果满足一定的条件),从而证明了模归约算法计算量的线性性质,为其算法设计和分析提供了理论基础.还通过实例给出了2个算子在ECC和AES密码算法中的一些应用.

摘要：首先阐述了计算机辅助教学系统、视觉艺术和视觉文化相关的内容;其次讨论了视觉艺术与视觉文化在计算机辅助教学中的具体应用;最后对视觉在计算机辅助教学中的应用和研究给予总结和展望.

摘要：需求管理工具是实施有效需求管理的重要手段,而目前的需求管理工具在需求数据交换与需求管理可视化方面存在不足.针对此问题,提出了基于XML的需求数据管理方法以及相应的可视化机制,在此基础上,设计并实现了一个基于XML的需求管理系统.

摘要：国内外对地震荷载作用下碎石土边坡抗滑桩的最佳嵌固深度研究很少,以往抗滑桩嵌固深度的确定还主要采用经验方法。以云南省文天公路K123+920～+950段的南温碎石土滑坡为研究对象,采用物理模型试验方法,通过对滑坡地质力学条件分析,建立抗滑桩相似试验模型,进行地震荷载作用下抗滑桩不同嵌固深度的变形破坏试验研究,获取抗滑桩变形试验数据。运用传递系数法,分析地震荷载作用下抗滑桩承受的水平荷载与桩体位移的相互关系,确定了碎石土滑坡在一定的滑坡推力条件下,抗滑桩的最佳嵌固深度,最后建立碎石土边坡中抗滑桩最佳嵌固深度的经验判别式。此判别式可作为不同强度下碎石土滑坡中抗滑桩最佳嵌固深度的设计提供参考,也可为地震荷载作用下最佳嵌固深度验算提供帮助。

摘要：前期研究发现齐墩果酸(OA)的C28位葡萄糖偶联物在细胞水平具有显著抗流感病毒的活性,但不同五环三萜母核偶联葡萄糖抗流感病毒活性的影响并未阐明.本研究采用不同五环三萜母核,通过Cu(I)催化的炔烃-叠氮化物环加成反应(CuAAC),与葡萄糖偶联制备得到化合物物4c~8d,通过体外抗流感病毒A/WSN/33(H1N1)活性研究,发现化合物4d具有显著的抗流感病毒活性(IC_(50)为9.09μmol/L),且对MDCK(Madin-Darbey Canine Kidney)细胞无明显毒性(CC_(50)>100μmol/L).构效关系研究明确了葡萄糖模块以及五环三萜母核对化合物抗流感病毒活性的提升均具有重要作用.本研究进一步完善了五环三萜及其衍生物抗流感病毒的构效关系,为这类天然产物抗病毒的深入研究奠定了基础.

摘要：针对生产过程对环境的巨大影响,提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法(Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm,HBEDA)求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题(Multi-objectiveRe-entrantJobShopGreen Scheduling ProblemwithDue Date,MRJSGSP_DD),实现对最大延迟(MaximumTardiness,MT)和总能量消耗(Total Energy Consumption,TEC)的最小化。首先,在算法初始化阶段,产生一组随机种群,保证种群的随机性和多样性,并构造出非支配解集。其次,引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型,该模型能够学习到工件之间序的关系,增强了算法的全局搜索能力。最后,利用该问题的特性,设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。

摘要：针对单目标优化算法在水压监测点优化布置模型求解过程中计算效率低、解集质量差的问题,提出了一种多目标非支配差分进化算法(NSDE)。首先,对各管段中间添加的节点赋予爆管流量并依次进行模拟,根据各节点压力变化值生成爆管事件判断矩阵;然后,以监测点个数最小化和爆管检测漏损量最大化为目标函数构建监测点优化布置数学模型,利用NSDE算法进行求解;最后对Pareto解集中监测点布局特征展开分析。以net3供水管网为例,采用单目标遗传算法、多目标非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)和NSDE算法分别对模型进行求解,结果表明多目标NSDE算法计算效率更高且优化解质量更好,其Pareto解集对应的多种布局方案可为实际工程中监测点布置提供灵活选择。

摘要：根据多项式理论,构造一种以Jacobi正交多项式作为隐层神经元激励函数的BP(back-propagation)神经网络模型.针对该网络,提出一种改进算法即隐层神经元数可快速确定的权值直接确定算法.首先介绍正交基函数和Jacobi多项式的定义,以及BP神经网络的基本原理.然后进行网络隐层数设计及其隐神经元数的确定,且设置各层连接权值、给出改进算法的步骤.最后,将其与传统矩阵迭代法和Levenberg-Marquardt训练算法进行比较.计算机实验结果表明,该算法具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够达到更高的工作精度.

摘要：为了获得用户感兴趣的co-location模式,提出了一个基于本体的交互式挖掘算法OIICM(ontology-based interactive interesting co-location miner)。首先,OIICM利用本体有效地聚合用户的领域知识;其次,OIICM基于本体定义了co-location模式间的语义距离;然后,OIICM设计用户交互过程以获得有趣的co-location模式;最后,OIICM提供过滤器来进一步缩减结果集。通过在合成数据以及实际数据上的大量实验验证了OIICM的准确性和有效性。