提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

一、随机试验与事件 I.随机试验 1.随机试验把对某种随机现象的一次 观察、观测或测量等称为一个试验。如果 这个试验在相同的条件下可以重复进行, 且每次试验的结果事前不可预知,则称此 试验为随机试验,也简称为试验,记为E 注:以后所提到的试验均指随机试验

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确

在Hermite矩模型基础上,根据Kaimal谱生成某典型风机结构正常风速条件下,三种不同概率特性风场(高斯、非高斯硬化和软化),在考虑来流风向和平均风速联合概率密度条件下,以塔架基础连接处为例,对风机进行疲劳寿命可靠性分析.由叶片的气动模型和多体动力,计算出风机的动力响应,并对响应的时域和频域特性进行分析.基于线性损伤累积理论和Paris公式,对来流全风向条件下的裂纹形成寿命和裂纹扩展寿命进行了详细讨论.结果表明,裂纹形成寿命对风荷载的非高斯性较为敏感,而裂纹扩展寿命对风荷载的非高斯性并不敏感,需要考虑风荷载的非高斯性对风机结构疲劳损伤的影响.此外,在考虑全风向来流条件下,疲劳裂纹形成和扩展阶段的失效位置相同,均在主导风向上

第五章有噪信道编码 第一节错误概率与译码规则 第二节错误概率与编码方法 第三节有噪信道编码定理 第四节联合信源信道编码定理 第六节纠错编码的基本思想 第七节常用编码方法

对不同浇铸条件下的低碳钢连铸板坯进行了凝固钩（Hook）的特征研究，根据凝固钩的形貌概括了凝固钩的不同类型，统计了凝固钩周围气泡和夹杂物的分布，讨论了不同浇铸参数对铸坯凝固钩深度的影响，并通过Bikerman方程和弯月面凝固理论对凝固钩的不同特征进行了解释.结果表明：按形貌可将凝固钩分为完整叶状、双凝固钩、弯曲截断型和二次凝固型四种类型，其中二次凝固型的凝固钩出现的概率最高为46.8%，而完整叶状、弯曲截断型和二次凝固型的凝固钩出现概率分别为25.3%、7.6%和6.3%；研究发现，凝固钩周围的夹杂物数量明显多于其他区域的夹杂物数量，说明凝固钩能够捕获结晶器内上浮的夹杂物；对比不同浇铸参数发现，采用结晶器电磁制动装置（FC-Mold）、减小结晶器水口浸入深度、增大浇铸拉速均能够减小凝固钩的深度；Bikerman方程的计算结果和弯月面凝固理论能在机理上解释凝固钩的形貌特征

一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞