◼ 线性规划模型 ◼ 图解法 ◼ 单纯形法原理 ◼ 单纯形法计算步骤 ◼ 单纯形法的进一步讨论 ◼ 数据包络分析

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析

在考虑温度场对轧制力能参数影响的条件下,利用ANSYS软件对热轧板带的塑性变形过程进行了力能参数的计算,并由此获得2800 mm轧机轧制压力的计算模型.经在武钢2800 mm轧机生产现场实测大量数据,进一步完善轧制力模型,使之具有良好的计算精度

介绍和分析了Worledge认知模型并对已知转移率的条件下各种事故进程的人的不响应概率进行了分析与比较，并通过模拟机实验中采集的数据进行了模型的验证与分析核电站操作员的失误概率

提出一种基于生物免疫应答机理的人工免疫应答模型.它包括抗原匹配、克隆选择、变异、亲和力成熟等四个过程,通过克隆、变异过程实现抗体的多样性使所建立的系统具有较好的自适应能力,利用亲和力成熟过程完成知识的学习和积累.该模型具有运行参数少,稳定性好的特点,在提高数据压缩率和识别率方面具有较好的效果

以工业轧机为对象,建立了实用的板形方程即凸度传递模型.该方程能反映热连轧板形生成及控制的特点,并满足热连轧机组板形控制的需要.同时给出了建立板形方程所需的一整套完整分析工具.取样数据与该模型仿真计算结果的对比表明,该模型是可行的

针对含动态再结晶粘塑性模型中的材料参数应用传统的测试方法很难准确测定的问题,吸收了遗传算法、增广高斯-牛顿算法、Levenberg-Marquardt算法和可变多面体算法的优点,构造了一套混合的全局优化算法.以26Cr2Ni4MoV为例,以镦粗实验提供的实验数据和刚塑性有限元模拟提供的数值解差值的l2范数的平方作为目标函数,应用构造的算法识别了该模型中的材料参数,计算结果和实验结果符合良好

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性