基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

西藏阿翁错盆地古近系牛堡组烃源岩地球化学特征

在西藏阿翁错盆地古近系牛堡组实测剖面的基础上,对烃源岩有机质丰度、有机质类型、有机质成熟度等方面进行研究,结果表明牛堡组烃源岩有机质丰度中等偏低,泥页岩和泥晶灰岩有机碳平均质量分数分别为0.26%和O.15%,泥页岩表现出较差烃源岩特征,泥晶灰岩则表现为中等烃源岩特征.泥页岩有机质类型以Ⅱ1型和Ⅱ2型为主,泥晶灰岩有机...     

自治Lienard系统边缘线性化简化HX表示

通过应用边缘线性化模糊推理建模方法,求解得到了自治Lienard系统的简化HX表示。利用模糊系统的插值机理得到的简化HX表示,把模糊规则转化为可逐段求解的常系数线性微分方程。相比于已有文献方法,新方法的计算时空复杂度得到极大简化。最后结合仿真实验,验证了简化方法的有效性,说明随着分段数的增加得到更高的逼近精度,而运行时间却很短。     

基于ASTER-GDEM数据的亚东-谷露和错那-沃卡裂谷系地区构造地貌分析

基于ASTER GDEM数据运用ArcGIS技术对藏东南地区进行高程、地势起伏度、坡度、条带剖面和面积-高程积分值（Hypsometry Index, HI）等数字地貌分析,结合前人资料分析藏南东部区域地质地貌特征。结果表明：研究区数字高程模型和真实地貌相吻合,亚东-谷露和错那-沃卡裂谷系的展布对研究区地貌格局划分起着重要作用,区内表现出西高东低和南高北低的地貌格局,米拉山地垒影响拉萨河和尼洋河的发育,沃卡地堑促进雅鲁藏布江向东发育。HI变化能反映出构造活动和岩相差异,米拉山地垒和念青唐古拉演化阶段进入幼年期（HI>0.6）是构造活动因素主导,壮年期（0.35相似文献   

长江三峡阶地的年代对比法及其意义

长江三峡的成因是一悬而未决的难题,而阶地的划分对比又是解决三峡贯通问题的切入点.作者在详细研究的基础上提出在阶地对比中的年代对比法.利用对比结果,结合在三峡出口处记录水系演化历史的宜昌地区第四纪早期沉积特征、物源分析及ESR测年等方面的研究结果,认为贯通三峡的长江在宜昌地区出现的时间晚于湖相沉积结束的时间(0.75±0.08) Ma,而长江三峡段的阶地最多可以划分为5级,其中最老一级阶地的年龄为0.7～0.73 Ma.由此证实了长江三峡是形成于中更新世早期的相对年轻的河谷.     

江西井冈山曲潭地热水成因及水化学特征分析

江西省地热资源丰富,具有较大的勘探开发潜力。通过地表调查和水文地质钻探,对井冈山曲潭地区地热水的地热地质条件、成因机理及水化学特征进行了详细研究,并对地热水资源进行了综合评价。结果显示,研究区内地热水水温随深度增加而升高,大气降水和地表水体为主要的补给来源,地热水的循环深度约1 500 m。地热水中阴阳离子主要包括Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-、Na~+、Ca~(2+)、K~+,pH呈弱碱性,TDS均小于1 g/L,为淡水,总硬度分别为64.66 mg/L、54.25 mg/L,为软水,水质类型为HCO_3~-Ca·Na型。该地热水适用于医疗理疗,腐蚀性评价结果为非腐蚀性水。     

桥梁“单板受力”现象的成因及加固维修对策

高速公路桥梁“单板受力”现象的产生和发展对桥梁结构、道路行车安全产生了不利影响,本文结合实际病害检测分析病害成因,介绍加固维修对策。     

不确定混沌系统的模糊神经网络插值补偿控制

对不确定混沌系统的控制问题,研究了基于权值直接确定模糊神经网络(WDDFNN)的插值补偿控制方法。建立了基于数据驱动的WDDFNN,并使用WDDFNN实现对混沌系统的辨识,然后使用WDDFNN模型对混沌系统进行模糊插值补偿控制。基于Lyapunov稳定性理论,证明混沌系统在所提最优控制律作用下是渐进稳定的。仿真实验表明,该控制方法既可以实现快速跟踪任意参考信号,又可以有效抑制参数摄动、外部干扰,控制精度较高。     

成都平原4 ka以来地层磁化率特征及气候变化意义

对成都金沙遗址IT6814探坑约4 m厚地层的5 cm间距磁化率分析,建立了成都平原4 ka以来的质量磁化率曲线和频率磁化率曲线.根据质量磁化率和频率磁化率特征结合粒度中值曲线对比,探讨了金沙遗址4 000 a来的气候环境变化,划分出成都平原的三个气候阶段:4 000～3 380 aBP,气候偏湿;3 380～1 700 aBP,气候条件相对湿热;1 700 aBP～20世纪90年代初,气候逐渐偏干冷.     

模糊前向神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

为解决多输入单输出数据集的建模预测问题,提出一种基于Mamdani型模糊系统和前向神经网络的模糊神经网络,实现了瓦斯涌出量的建模预测.首先由采样数据生成模糊规则,明确了前向神经网络的网络结构.在Mamdani型模糊系统中提取出了隐含层神经元激励函数,并据此确定了模糊前向神经网络的表达式.然后对BP学习算法进行了改进,得到了权值直接确定的矩阵式.最后在瓦斯涌出量预测中,利用主成分分析法选取了较为重要的3个因素.仿真实验表明模糊前向神经网络具有较高的建模和预测精度.