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[其它] 改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

说明：提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想
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[其它] 基于灰色关联度的层次分析法排序算法

说明：基于灰色关联度的层次分析法排序算法
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[其它] 我的EJB学习历程(三)

说明：通过本人对书本上示例程序的分析，自我感觉书上的示例程序实在是没有说服力，主要是部署工具出奇的麻烦，在这个JAVA不花钱的年代，怎么能用J2EE自带的部署工具，一大堆的配置实在是另人烦躁！呵呵。说了一大堆，开始进入关键议题了，各位听好了。我选用的是ECLIPSE，这个免费的东西实在做的不错，在我但是做STRUTS的时候就发现他的好多优点，但是实在遗憾，本人没有用过JBUILDER，也不知道他们是不是一样。 ECLIPSE有个LOMBOZ的插件，这个插件里边包含有所有服务器的配置方案。可以配置WE
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[其它] 基于智能计算的锅炉燃烧优化指导系统及其应用

说明：提出一基于智能计算技术的锅炉燃烧优化实时指导系统,该系统根据电科院现场燃烧调整试验数据以及锅炉运行历史数据,采用人工智能神经网络建立了锅炉燃烧特性的NSGA-Ⅱ数学模型,将现场燃烧调整试验数据结果和日常司炉的运行经验模型化,并采用多目标遗传算法优化技术从模型中提取专家级燃烧运行知识和经验,通过计算机在线指导锅炉配风、配煤等燃烧运行调整,达到同时提高锅炉运行效率和减小NOx排放的目的。
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[其它] 角度健身追踪器-源码

[其它] 循序渐进学习Junit

说明：使用最流行的开放资源测试框架之一学习单元测试基础。使用JUnit可以大量减少Java代码中程序错误的个数，JUnit是一种流行的单元测试框架，用于在发布代码之前对其进行单元测试。现在让我们来详细研究如何使用诸如JUnit、Ant和Oracle9iJDeveloper等工具来编写和运行单元测试。为什么使用JUnit？多数开发人员都同意在发布代码之前应当对其进行测试，并利用工具进行回归（regression）测试。做这项工作的一个简单方法是在所有Java类中以main()方法实施测试。例如，假设使用
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[其它] 将Struts项目迁移到Struts2（一）

说明：小弟最近正在学习Struts2，由SpringSide的文档里面发现infoq上有这个系列的文章，觉得不错，但是无奈英文太差。所以就把我对这个文章的理解写了出来。红色标出来的地方都是我没什么把握的，或者压根就看不明白的，希望各位老大能够指点一下，多谢多谢了！MigratingStrutsAppstoStruts2Introduction/HistoryThefirstversionofStrutswasreleasedinJune2001.ItwasbornoutoftheideathatJSP
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