简介：从经典的最短路径算法——-Dijkstra算法入手，针对同一算法，分别采用三种不同的存储结构存储临时标号节点，通过对无序结构、桶结构、堆结构存储的分析与比较，提出基于堆结构的Dijkstra算法的效率高于其他两种算法，特别适合于大规模网络。

简介：通过对一种被控对象为普通电动机的快速定位控制算法的分析，以实现对采用普通电动机构成的定位系统进行快速、准确的定位。根据该算法模型的实际应用结果表明，该算法模型对大型机械的定位控制系统具有实用意义。

简介：本文提出了三相电动机的优化设计的新方法，其新颖性在于将电动机分析程序（步骤）与一种遗传算法结合起来优化诸如电动机转矩，效率，材料成本或一些其它电动机数据这样的目标函数或优化这些目标函数的组合，提出了两种电动机分析方法；第一种以充分解析的程序为基础，而第二种使用了有限元法。包含了一些有关表面安装的永磁三相电动机设计优化的例子，并对遗传算法优化技术和传统的爬山直接搜索法两者作了比较，本文以对提议的设计方法的局限性和优点的讨论作为结束。

简介：提出了一种基于遗传算法的车间作业调度问题.根据目标函数建立了算法数学模型,针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度.首先设计了染色体编码方式,确定了适应度函数;然后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解.仿真示例说明了遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.

简介：基本矩阵包含了摄像机的所有内参数和外参数信息，求解基本矩阵是计算机视觉中的重要研究课题。在介绍极线几何和基本矩阵理论后，提出了一种基于Sampson距离的RANSAC（RandomSamplingConsensus）算法用于解决求解基本矩阵中误匹配问题。通过从图像的特征提取、特征点匹配到求解基本矩阵的完整的仿真实验，验证了该算法的有效性。

简介：感应电动机的电磁噪声对人非常刺耳。大多数刺耳的电磁噪声是在定子铁心的固有频率与磁动势频率一致或接近时产生的。因此，为了避免电磁噪声，在设计阶段必须预测定子铁心的固有频率。本文探讨线圈端部对定子铁心自由振动频率和振型的影响。已经搞清每个线圈端部并不以附加质量的形式产生振动，而是构成一个独立的振动系统，产生与定子铁心耦合的自由振动。基于上述研究结果，作者提出了一个二自由度的耦合振动模型，它是由一个弹簧连接的二重园环（定子铁心和线圈端部）所组成。每个园环具有一个自由度。上述振动模型计算得到的定子固有频率与试验值接近。

简介：介绍了一种在并行多处理机环境下,利用分布式对象数据库对可扩展标识语言进行并行查询的新方法：基于父子关系的并行流水线连接查询方法（ParallelPipelineJoiningBasedonParent-ChildRelationship,PCPPJ）。PCPPJ查询方法在长路径和大文档情况下有更好的查询效果。

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：定义了一种称为四维"复数"的概念来表示彩色图像象素,并由此定义彩色图像的"亮度矩".它以原图像的"亮度矩"与二值化后的图像"亮度矩"保持不变为基础,用于彩色图像的二值分割中.这种称为矩-四维聚类的两级阈值化算法不仅简单实用,而且效果较好.是彩色图像的二值分割的一种有效方法.

简介：单神经元(PSD)控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到了在线调整PID参数的目的;且设计时无需精确对象模型,克服了常规PID因负载、模型参数的变化及非线性因素等影响PID精确调节的缺点.采用遗传算法对单神经元PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点.仿真结果表明:采用遗传算法改进的单神经元PID控制器能获得较好的控制效果.

简介：将BP算法与HYBRID算法分别用于一个典型非线性系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模,通过比较发现,HYBRID学习算法的精度比BP算法高得多.

简介：提出一种新的基于任意多面体剖分的并行碰撞检测算法,该算法根据任意多面体的剖分算法,将两个复杂的多面体间的碰撞检测转化为多个四面体间的并行碰撞检测,并通过实验数据与其他碰撞检测算法进行性能分析与比较,结果表明并行算法极大提高了检测速度。