城市污水优势降解细菌M-6菌株液体营养条件的优化

通过正交实验和方差分析,对城市污水优势降解细菌M-6菌株液体营养条件进行了优化,其最适组成为:淀粉0.5%,牛肉膏0.6%,KNO30.4%,KH2PO40.3%,NaCl0.5%.方差分析结果表明,各营养因子对生物量的影响均不显著,相比而言,KH2PO4的影响较大,且趋向于在较高的KH2PO4浓度下生长.这可能与其在污水处理中处于优势地位有关.     

沙坡头铁路防护体系防护效益系统仿真研究

在风洞实验、野外观测的基础上，采用系统仿真方法，对沙坡头铁路风沙防护体系防护效益、结构配置、防护宽度进行了研究．风洞实验测定了流沙输沙率、栅栏阻沙率、草方格阻沙率、植被阻沙率，与风洞实验模型相似的野外观测，确定了风洞实验数据与野外观测数据转换系数．以风洞实验、野外观测数据为基础，对防护体系三种不同配置结构的防护宽度，进行了系统仿真研究，阻沙栅栏 草方格 植被的防护体系结构防护宽度90-95m，阻沙栅栏 草方格的防护体系结构防护宽度100-105m，2道阻沙栅栏 草方格 植被的防护体系结构防护宽度50-55m，可以达到流沙输沙与防护系统阻沙量理论平衡，研究所得结论对风沙区交通线路防护体系设计具有借鉴意义，所采用的方法，对风沙工程研究有普遍适用意义。     

适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

基于模拟退火机制的网络蜘蛛搜索策略

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略。提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率。     

二次凝聚工艺处理微污染原水的试验研究

二次凝聚工艺较常规凝聚在去除微污染原水TOC方面存在明显优势.试验结果表明:当原水ρTOC<12mg·L-1时,二次凝聚工艺的TOC去除率优于常规凝聚TOC去除率20%以上.     

网络包分类算法仿真测试与比较研究

在深入分析基于树结构和计算几何学点定位算法而衍生的主要分类算法原理的基础上 ,建立了算法性能评估仿真测试平台 .平台包括网络流的软件仿真、算法的软件实现和算法性能参数测试统计三个主要部分 .通过对各算法的时间性能和空间性能及其随分类规则数和分类域数的变化趋势的测量 ,从数量上把握各算法的主要特点及其适用性 ,从而可以将各种算法有机地结合在一起胜任速度越来越高的网络应用需求 ,同时也是进一步研究其它算法的基础 .     

两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化

两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难，目前还缺乏成熟的全局优化策略，同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法，用来求解上层问题，用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性，便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。     

闭环网络控制系统全数字仿真实验方法的研究

提出网络控制系统全数字仿真的方法，针对目前Matlab没有提供NCS仿真模块的现状，设计出能够真实再现网络环境的延时模块，并在此基础上开发出一套完整的网络控制仿真实验平台，只需一台计算机就能够完成包括网络数据包丢失和时序错乱等现象在内的各种NCS仿真实验，保证在进行NCS控制算法的比较研究时，网络延时状况是一致的。在该实验平台上进行NCS全数字仿真实验，结果证明以上方法的有效性。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

Kriging插值与拉丁超立方试验相结合构造电路元模型

电路系统的设计与优化常常需要参数与指标问简单、直接的模型，即电路的元模型。本文将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合构造了低功耗集成运算放大器的元模型。对于这种输出结果为确定值的电路仿真试验，与基于传统部分要因试验设计的多项式回归模型相比，Kriging模型具有更高的预测能力。