一种基于动态参数调整的改进人工鱼群算法

针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到最优值.求解TSP问题的实验结果表明:改进的人工鱼群算法提高了收敛速度、增强了搜索最优解的能力.     

菱形新概念车制动过程中方向稳定性分析

建立了菱形新概念车制动过程中的动力学模型.通过simulink仿真计算,模拟出车轮不同顺序先后抱死时菱形新概念车在干扰力和干扰力矩作用下的质心横向位移和航向角.仿真结果表明,在干扰作用下,当中轮最先抱死后,若后轮比前轮提前抱死后,则整车将出现航向角和横向位移迅速增大的不稳定工况;若后轮最先单独抱死,则情况加剧.提出了避免失稳的解决方法,为菱形新概念车制动系统的设计提供了理论依据.     

镉与铅互作及污泥改良对油菜生长与积累重金属的影响

采用盆栽试验,研究土壤受到镉与铅污染以及添加污泥对芥菜型油菜和甘蓝型油菜的生长及积累重金属的影响.镉与铅污染降低两种油菜的干重、株高和根长;添加污泥增加两种油菜的干重、株高和根长.添加污泥增加油菜根、茎和叶的镉和铅含量.镉与铅共存时,铅促进油菜的根、茎和叶的镉含量增加;土壤镉含量增加会降低油菜的根、茎和叶的铅含量.     

基于本体的瓦斯灾害预警模型研究

针对传统瓦斯安全预警模型准确性不高和低效的问题,在XML描述元数据的基础上,将瓦斯事故中的基本概念元语和概念之间的关联规则用XML语言和SWRL语言精确描述后存入本体模型,实现了本体的语义推理.与传统的小波神经网络和灰色系统理论相比,本模型将实时数据以实体的形式传入本体,通过语义推理进行瓦斯预警,明显提高了瓦斯预警的精度和效率.     

Skyline查询应用扩展及其优化算法

Skyline查询处理是近年来信息管理和数据库交叉学科的一个研究重点和热点, 其广泛应用于多标准决策支持系统、城市导航系统、数据挖掘和可视化以及信息推荐系统等领域. 然而, 在实际的联机查询应用中, skyline查询的结果具有固定和多用户共享特性, 因此, 随着时间的推进, 查询结果的可选择性逐步降低, 从而最终导致查询结果无法满足用户的需求. 为此, 提出k-quasi skyline查询, 来丰富传统skyline查询的结果集, 并与目前主流关系数据库产品无缝集成.为了提高任意维空间上k-quasi skyline查询的效率, 设计了基于正规格索引的计算方法EARG (efficient algorithm based on regular grid).EARG算法通过格之间的支配关系来缩减对象间的比较次数, 从而显著降低k-quasi skyline计算的时间开销.理论分析和实验结果表明, EARG算法具有有效性和实用性.     

化工动态仿真技术及其应用

化工生产过程与其它工业生产过程相比有许多不同。典型的化工、石油化工生产过程都非常复杂,工艺流程长,过程机理难于认清和表达,微观层面的不确定因素多,影响生产的干扰因素多,对生产的自动化、连续化、整体性要求高,开工、停工操作复杂,生产计划变动对成本的影响明显,安全、环保问题突出。     

车辆自主决策安全性验证方法

针对传统算法在车辆自主决策安全性验证中置信水平较低、验证结果不完备的问题,基于形式化的可达性方法分析车辆自主决策行为状态的可行性,并给出车辆自主决策的行为状态完备性集合。采用有向凸多面体算法对自主车辆非线性混合系统进行保守线性化处理,再利用迭代原理和Zonotope近似方法计算可达集。变道避碰的仿真实验表明,在初始状态集和传感器噪声边界条件下,自主车辆位置可达集和速度可达集给出了高置信水平的安全保证。     

宜良县海马箐水库导流、输水泄洪隧洞工程开挖中的问题及处理措施

本文以宜良县海马箐水库工程为例,阐述小洞径隧洞在开挖施工过程中遇到的不良地质、洞内地下水渗漏、塌方,超、欠挖等常见问题,提出解决方案:浅钻孔、多循环、弱爆破、强支护,以及“以排为主,防、截、堵相结合”的渗漏综合治理原则,对类似工程具有积极的借鉴作用.     

大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取研究

通过建立大地电磁(MT)层状地电模型,利用共轭梯度法求解反问题,在给定不同初始模型的条件下对多种正则化因子选取方法进行了计算比较,分析了各种方法的特点和使用条件.结果表明,自适应正则化算法的效果与传统的定值方法如L曲线法相近,但反演过程远比传统方法便捷.为了解决反演依赖于初始模型的局限并增强解的稳定性,基于多种自适应正则化方案的对比分析,提出了改进的自适应正则化方案,选取数据拟合泛函与模型稳定泛函较大的比值为正则化因子的初始值,并提出相应的调整方案自动控制正则化因子衰减.模型试验表明,该方法对初始模型的依赖性低于其他几种自适应的算法,反演结果的稳定性较强,可以进一步提高正则化反演的效率.