(2R,3R)-2,3-二甲氧基-1,1,4,4-四苯基-1,4-丁二醇的一种实用制备方法（英文）

基于(2R,3R)-1,1,4,4-四苯基丁四醇的区域选择性2,3-二甲基化反应,建立了一种制备C_2手性二醇即(2R,3R)-2,3-二甲氧基-1,1,4,4-四苯基-1,4-丁二醇的实用方法.结果表明:与文献相比,该合成避免了酸的使用,减少了多取代THF衍生物的生成,提高了产率,不仅是制备(2R,3R)-2,3-二甲氧基-1,1,4,4-四苯基-1,4-丁二醇的便捷方法,也为(2R,3R)-1,1,4,4-四取代丁四醇的区域选择性衍生化提供了重要信息.     

基于CVaR带有改进的典型交易成本的多目标投资组合模型

【目的】为了进行有效的投资,即投资者在有限的资本上通过控制风险最小并取得最大收益。【方法】利用多目标遗传算法求解。【结果】建立了一个多目标的投资组合模型,在改进后的典型交易成本基础上,实现投资组合收益最大且CVaR最小。【结论】选取国内股票市场的历史数据,用Matlab R2016a对所选数据进行实证分析,得出了一个切实可行的投资策略。     

地下铀矿山氡析出智能优化控制研究

铀矿山氡及氡子体具有放射性,其浓度过高严重危害井下作业人员的身心健康,因此,开展氡析出优化控制具有重要的现实意义与应用前景。本文根据铀矿山氡析出系统的影响因素,应用自适应模糊推理系统构建铀矿山氡析出与其影响因素关系模型,然后应用并行遗传算法优化模型参数,实现铀矿山氡析出率最小化。并以某铀矿山安全生产为例,考虑其影响氡析出的主要影响因素为通风参数,应用自适应模糊遗传优化方法实现了铀矿山氡析出率与通风参数之间最优控制问题,为改善通风系统提供了最优决策依据。     

基于聚类划分子种群的多种群遗传算法

标准遗传算法存在易于早熟,容易陷入局部最优的缺点,同时标准多种群遗传算法存在进化后期种群同质化严重的缺陷。针对这一问题,将聚类思想引入到多种群遗传算法的子种群划分中,提出了一种使用聚类方式划分子种群的多种群遗传算法,使得种群划分不再只是单纯的随机行为,而是将满足约束条件的个体根据其特征划分到不同子种群中,从而解决种群同质化问题,避免所有子种群陷入局部最优。最后,通过测试两个典型函数,验证了该算法的有效性,为多种群遗传算法提供了一种新的研究方向。     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

合肥地铁膨胀土膨胀及抗剪特性试验研究

为了考察合肥地区膨胀土的膨胀及强度特性,选取合肥地铁1号线某车站工程段膨胀土,进行击实土样的无荷膨胀率和直接剪切试验,研究了膨胀土的膨胀性和抗剪强度与其初始含水率、压实度的关系。试验结果表明,无荷膨胀时程曲线可以分为快速膨胀、减速膨胀、缓慢膨胀3个阶段。3个阶段的曲线变化特征与压实度和初始含水率有关;初始含水率相同情况下,无荷膨胀率随压实度的增大而呈线性增加,压实度相同情况下,无荷膨胀率随初始含水率的增大而呈二次函数型降低;压实度一定时,凝聚力随含水率增大而线性降低,但内摩擦角随含水率变化不大;含水率一定时,凝聚力随压实度的增大而线性升高,但内摩擦角随干密度变化不大。     

人类未来的进化问题

人类过去几百万年的进化史,已经充分说明人类作为生物的一分子,同样遵循达尔文的进化理论:物竞天择、适者生存。这种适应环境的自然选择进化在未来的人类进化中还会起作用吗?达尔文的进化理论是否适用于未来的人类?本文将通过详细的分析试图回答这个问题。现在的人类已经知晓设计人类自身生命的蓝图:DNA,并必然会在未来的几百万年中充分利用基因技术服务和改造人类自身,所以适应环境的自然选择进化还会在多大程度上影响人类的进化是一个值得研究的问题。本文中分析了自然进化和人为进化的区别,以及它们各自在人类未来进化中的作用,同时给出了一种未来文明分类标准,提出了智慧文明的局域同步发展说,用这样的学说可以解释为什么人类至今还没有发现外星人。     

轧制工艺参数对H型钢金属流动规律的影响

根据某H型钢生产厂的实际生产数据,建立终轧产品为 H200×200×12×8的热连轧模型。利用有限元软件ANSYS -LSDYNA对热连轧过程进行数值模拟。根据模拟结果,分析金属流动规律和变形规律。由于腹板和翼缘在不同的变形区内进行变形,H型钢的变形过程较为复杂,腹板与翼缘连接处金属变形尤为复杂。腹板和翼缘的金属由于延伸率不同而导致腹板和翼缘的金属之间进行相互交换。研究 H型钢腹板和翼缘的金属流动和变形与延伸率、轧制速度、摩擦系数等因素之间的影响规律,为制定合理的轧制规程,提高产品质量提供依据。     

基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

针对当前城市道路行程时间的预测多限于单源数据且预测精度不高的问题,构建了基于浮动车GPS数据、微波检测器交通数据的行程时间预测融合模型.利用遗传算法优化小波神经网络,解决了小波神经网络初始参数选取时盲目与随机性问题,大大提高了网络搜索效率与训练速度.预测行程时间与视频观测数据吻合良好,表明该模型是有效的和可靠的.