贵州苦苣苔科植物新种资料(3)

贵州地处中国西南,苦苣苔科植物资源丰富,近年来有若干个新种在贵州被发现,并被合格发表。为了让研究贵州省植物的高校、研究单位的师生和科研人员更好地了解、认知这些新分类群,现逐步将这些新类群的形态描述翻译成中文,并辅以引自原文的配图。本篇收录了桐梓石山苣苔Petrocodon tongziensis R.B.ZhangF.Wen、都匀马铃苣苔Oreocharis duyunensis Z.Y.Li,X.G.XiangZ.Y.Guo、绥阳半蒴苣苔Hemiboea suiyangensis Z.Y.Li,S.W.LiX.G.Xiang、齿瓣马铃苣苔Oreocharis odontopetala Q.FuY.Q.Wang。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

不同频域地震动下混合被动控制体系的减隔震效果

以高层框架结构为对象,提出一种结合分段隔震和相邻建筑物连接阻尼器耗能的新型混合被动控制体系,能有效应对宽频地面运动,具有较高的鲁棒性和冗余度.通过对同一高层建筑结构分别采用无隔震形式、分段隔震形式和混合被动控制形式进行数值模拟,考察短周期波、含滑冲效应脉冲波和长周期波作用下分段隔震体系和混合被动控制体系的减隔震效果.研究表明,短周期波作用下分段隔震体系控制效果较好,但在含滑冲效应脉冲波和长周期波作用下分段隔震效果不佳,基础隔震层和中间隔震层的位移较大,存在超出支座位移限值的可能,而采用混合被动控制体系能有效减小隔震层的位移,显著提高结构减隔震效果,且当中间隔震层设置在结构中部时混合被动控制体系的减隔震效果较好.     

基于机械对称性的夹具对称性及应用

在总结机械对称性理论体系的基础上,对将其应用到夹具领域进行了探索,提出了由夹具结构对称性、原理对称性、功能对称性和时空对称性组成的夹具对称性概念体系及层次结构.给出了各种夹具对称性的定义,并用实际例子说明了它们在夹具系统的存在和作用原理.探讨了夹具对称性在夹具系统的应用思路与方法,特别研究了将夹具功能对称性应用到夹具设计问题,建立了夹具功能模型和夹具功能集及夹具结构集,给出了从夹具功能出发获得夹具结构的算法,为计算机辅助夹具设计提供了又一条可行的有效途径.     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

关于五行理论数学模型的参数反演

本文研究了关于五行理论数学模型的参数反演问题,并给出了求解此类问题的信赖域算法,最后给出了相关的数值算例模拟验证了此算法的有效性。     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.     

五种希格斯玻色子与希格斯场之内部结构模型图表解析

现今，“希格斯玻色子”被认为是所有基本粒子质量的来源，也是标准模型预言的最后一种粒子，目前，物理学家普遍认为不排除未来可能会发现其他带电荷的希格斯玻色子。许多物理学家认为：事实上，希格斯玻色子组成希格斯场是一种更加复杂的理论模型，而这些理论模型预言了应有五种不同的希格斯玻色子，它们不仅带有电荷，还有可能带有色荷，而且质量也不相同。希格斯场遍布在宇宙中，该文就这五种不同希格斯玻色子及其组成的希格斯场，作一理论模型预言之图表解析。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。