不同表面活性剂对CoSb_3纳米粉体的影响及其非晶化研究

分别选用不同的表面活性剂(SDBS、CTAB、EDTA、PVP),采用水热法成功制备CoSb_3纳米粉体.对制备的纳米粉体分别进行XRD和SEM表征,研究了不同表面活性剂对制备的CoSb_3纳米粉体的影响.结果表明不同表面活性剂对制备的CoSb_3纳米粉体形貌有显著的影响.并将水热法制备的CoSb_3纳米粉体,采用脉冲激光非晶化技术进行处理,结果表明纳米粉体实现了部分非晶化.通过样品的XRD分析研究了影响CoSb_3纳米粉体部分非晶化的条件,结果表明扫描重复次数的增加可以提高CoSb_3基方钴矿热电材料的非晶化能力,适当提高扫描速度有利于CoSb_3基方钴矿热电材料的非晶化.     

改进蚁群算法的无人救生船航迹规划

为了缩短无人救生船从出发点到险情发生点所需时间,需要规划一条无碰撞的安全航行路径。针对当前路径规划中存在的问题,提出一种考虑时间优化的改进蚁群算法,将该算法应用于无人救生船航迹优化,建立了无人船在航行过程中的时间模型,得到无人救生船航行路径的时耗计算公式,改变了信息素更新方式。仿真结果表明,与传统蚁群算法相比,改进后的算法能有效降低航行时间。     

基于R语言的迪基-福勒检验的蒙特卡罗模拟

迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。     

基于GCOA算法的带时间窗车辆路径规划问题研究

GCOA算法是对遗传算法的重大改良,不仅加快了遗传算法的收敛速度,而且从一定程度上避免了遗传算法陷入局部最优,并增大了遗传算法获得最优解的能力。本文首先介绍了GCOA算法,然后通过具体问题的解决对比传统遗传算法与GCOA算法,得出GCOA算法在收敛速度及结果优化两方面的有效性,最后将GCOA算法应用于求解VRPTW问题上,得出最优化结论。     

烟支硬度检测结果影响因素分析

为探究烟支硬度检测结果的影响因素,对烟支物理指标检测方案进行优化,提升卷烟质量监督水平.本试验以3类卷烟泰山(东方)为试验材料,分别设计不同检测方案、挡烟板位置、预压时间、压缩时间、压缩速度、环境湿度、贮存时间来对烟支硬度进行测定.烟支检测全项时硬度明显高于单独检测出的硬度;随挡烟板位置的增加,烟支硬度检测值先下降再上升;预压时间、压缩速度对烟支硬度检测结果影响不显著;不同的测试环境湿度会引起烟支水分变化,进而导致烟支硬度检测值产生变化;1个月内硬度不会发生明显变化,但是随着贮存时间延长而增长.应适当优化烟支物理指标检测顺序或方案,设置挡烟板位置为距离接嘴端55 mm,降低测定环境湿度为60％±2％,减少烟支贮存时间或控制贮存环境湿度,及时维护测定设备,以提升质量监督水平.     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

对利用属性特性挖掘粒关联规则算法的改进

目的:针对时间效率不高的问题,对利用属性特性挖掘粒关联规则的算法进行改进。方法:在分析粒计算有关定义和原有算法的思想的基础上,调整原有算法的相关流程顺序,同时设置相关标志位避免对部分数据集重复组织包含关系的操作。结果:通过相关实验证明,有关改进有效减少了算法所需操作步骤,降低了时间消耗。结论:通过调整流程顺序和设置标志位的方法,有效减少了原有算法的挖掘时间,具有一定实用性。