多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

基于石墨烯量子点的电化学发光传感器的构建及性能研究

铜离子是一种对于自然环境和人体健康都颇为棘手的重金属污染物,实现对其的快速检测具有较高的实际应用价值.而电化学发光传感器是一种基于电化学发光原理的检测技术,其具有分析速度快、灵敏度高、操作简单、可控性强等优势.本文提出了一种基于石墨烯量子点的电化学发光检测方法,利用量子点优异的光学和电学特性,可实现对水溶液中铜离子的快速检测,且操作简单.实验结果表明该传感器在铜离子为0.5～16μM的浓度范围内表现出良好的线性度,同时具有较好的稳定性,在污染物检测领域中具有一定的应用价值.     

基于大数据挖掘的热油管道闭环安全生产体系

长输加热原油管道运行工艺复杂,安全生产与优化相互矛盾,且存在管道沿线油温理论计算误差大,管壁结蜡评估难度大等问题。本研究利用管道实际生产数据,基于数据挖掘算法从热力和水力两个方面,构建了热油管道闭环安全生产体系。其中热力系统是利用BP神经网络,ARMA和Seq2Seq算法模型,建立稳态和非稳态油温预测模型,预测误差小于0.5℃。水力系统则是通过分析管道清管后一定时间内管道摩阻,利用MEA-BP神经网络建立管道标准摩阻预测模型,可对高含蜡热油管道管壁结蜡情况进行有效评估。建立摩阻数据库,利用高斯公式,对历史摩阻数据进行分析,设置历史摩阻数据的90%、95%为预警值和报警值,有效监控由于管道结蜡等引起的长周期摩阻变化。将研究成果应用于指导HY热油管道工艺调整,实现节能达92.4%。基于生产数据建立的油温预测模型,构建的热油管道闭环安全生产体系,具有很好的适用性,为未来管道智能化控制奠定了基础。     

一类新的随机三项共轭梯度算法

针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

我国涉外专利纠纷中禁诉令制度的反思与优化

在知识经济时代中,各个国家对本国专利的保护采取了严格的措施。随着经济的全球化,本国专利的域外适用也在不断繁荣发展。专利的域外适用避免不了引起不同主体之间的纠纷。起源于英美法系的禁诉令制度在涉外专利纠纷中的适用往往侵害我国司法主权以及我国当事人对其专利享有的合法利益。我国现有的争议解决机制对于国外禁诉令制度的应对存在司法空白。为了获取国际专利纠纷的司法主权,我国应当辩证地分析与接纳他国禁诉令制度的特点,并形成符合中国司法实践的禁诉令制度,同时在兼顾效率与公平的基础上,维护我国司法主权、保障当事人的合法利益,协调多方利益主体之间的利益诉求。     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。