目前,在机械优化设计中,离散量或混合量的优化设计程序尚少,而在设计变量中包含有离散变量时,如齿轮的齿数、模数、钢板厚度等,则应选用整数优化程序。因此,本文以网格法为基础,根据设计变量变化的性质,分别采用连续量和离散量进行迭代计算,以获得较理想的最优化解。本文用ALGOL语言编写了整数优化计算程序,并进行了实例计算。程序简单易懂,使用方便灵活,特别对求解小型混合量优化设计课题是有参考意义的

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

采用数据抽样、统计处理的手段进行原始偏心信号的重构,通过迭代运算实现偏心信号的优化修正,从而实现轧辊偏心的在线检测和在线控制。并给出了控制系统构成和仿真结果

为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性

提出了一种基于粗糙集的不完备数据填补方法.本算法以突出信息表的决策规则为主要目的,选取重要断点为主要手段,以分类质量作为迭代约束条件.实验和数值实例表明,本算法不但不会产生冲突规则,而且能够进一步突出决策规则

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势

针对\基于排序变换的混沌图像置乱算法\一文提出的密码系统进行了安全性分析.在有限数字精度下,密钥空间小不足以抵抗唯密文攻击.在选择明文攻击或选择密文攻击下,置换地址码可以重现.在此基础上,结合Logistic混沌映射的反向迭代,提出了一个密钥恢复算法.理论和实验结果均表明,该密钥恢复算法是实际可行的.有限数字精度的限制和线性变换的弱点,是导致该密码系统不够安全的两个主要原因.最后讨论了五种可能采取的改进措施及其效果

针对一维直线上的有限点集,给出了构造相应函数的过程,从而将点集所对应的迭代函数系统（IFS）中仿射变换的系数求取问题转化为求解函数的极值点,然后将此方法推广到二维点集

采用增量形式的平衡方程,建立了有限索单元平衡迭代列式.对一个张拉整体结构中所采用的预应力索梁结构模型进行了全过程数值模拟,并对该结构的受力特点及张拉过程中荷载效应进行了分析.其重点是结构中关键结点的初位移的施加方法以及整体性能的控制.结果表明,该结构中梁形成一定程度的反拱对结构的整体稳定性及形成较为均匀的内力分布有一定的积极贡献