基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准。结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应性,取得了较为理想的定位效果。     

创新研究系统隐性知识生成转化反馈环特性仿真分析

隐性知识反馈环结构是创新研究系统的核心结构,运用组织管理系统动力学理论,进行科研创新系统隐性知识生产转化系统仿真研究,以南昌大学系统动力学创新团队研究系统为例,分析确定该系统的隐性知识量、显性知识量、创新投资量、团队人员数和创新成果量五个核心变量,运用新建的逐枝建模和逐树仿真技术建立五棵流率基本入树模型及其等价流图模型.运用枝向量行列式新增反馈环计算法,计算出系统包含创新成果流位作用于隐性知识流入率的第一类反馈环五条,团队成员数作用于隐性知识流入率第二类正反馈环十条.然后,结合模型的仿真曲线和仿真数据,对第一类反馈环进行极性转移仿真分析和主导反馈环转移仿真分析,对第二类正反馈环进行正反馈环的作用分析,以及"原始创新度"低对这十条正反馈环的制约分析,并基于上述十五条反馈环特性仿真分析结果提出四条创新研究系统发展对策.     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

科学建模的两种观点

关于科学建模有两种典型的观点,一是"系统派生观",二是"零碎借贷观"。前者认为,科学表征模型可以在原理模型(即科学原理)的基础上系统派生出来;后者强调科学家的科学建模活动实际上是从各种理论中选取所需要的部分进行创造性构造的过程。从以往的争论来看,这两种观点似乎各有侧重,不分胜负。但本文试图结合科学建模的案例论证,后者完全可以替代前者,不仅因为它比前者更符合科学家实际的建模活动,解释前者无法解释的现象,而且可以容纳理论派生模型的案例。     

汽车转向系统模态的分析与优化

汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向系统模态的优化方法.在转向系统质量增加0.14 kg的条件下,系统一阶固有频率增加了2.66 Hz.本研究提出的转向系统模态分析与优化方法对转向系统的设计具有一定的指导意义.     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

离散型二维竞争系统中某群体消亡的条件

研究了离散型二维竞争系统的渐近稳定性,得到了这类竞争系统中各类平衡点的坐标及其性质,获得了系统在边界上的平衡点处渐近稳定的一系列充分条件.这些条件等价于该系统中的某个群体在竞争过程中消亡或被淘汰的相应条件.