松节油蒸馏系统的DCS控制

通过对松节油蒸馏系统进行工艺分析，给出了需要控制的工艺参数，并设计了DCS控制系统。根据各工艺参数的特点，选择了控制算法。对于精确控制的参数，采用了模糊与PID混合的控制算法，而其他参数则采用PID控制算法，同时对大时滞参数，引入了预估器，从而达到稳定生产、节能降耗、提高经济效益的目的。     

一类分布式控制系统的容错优化调度算法

在分析同步采样分布式控制系统基础上,给出了一种新的容错调度算法。该算法首先在一个周期内形成一个任务调度序列(包括基版本和副版本),然后采用启发式算法将任务分配倒各个处理器上,且同一任务的基版本和副版本分配到不同的处理器上。同一处理器上的任务按照其在调度序列中的先后次序执行。由于控制系统的性能与任务的采样周期和控制延迟有关系,因而采用以整数编码为基础遗传算法对调度序列进行优化。仿真实验表明,这种调度算法在保证实时任务容错可调度的情况下,可以极大地提高控制系统地的性能。     

用双优先级算法调度控制系统的实时周期性任务

根据控制系统中存在强实时周期任务和软实时周期任务的特点，采用双优先级算法进行任务调度．该算法将优先级带宽分为3部分：高带优先级、中带优先级和低带优先级．强实时任务实例到达后先将其优先级设置在低带，经过一段时间若还没有完成，则将其优先级提升到高带，软实时任务的优先级设置在中带中，从而控制任务的执行．文章研究了强实时任务优先级提升时间的存在性，给出了求取优化的优先级提升时间的算法．在软实时任务满足一定丢失率(0≤βai＜1)的条件下分析任务集的可调度性，模拟结果表明了算法的有效性．     

多移动机器人编队运动中的避障控制

多移动机器人的编队运动是一类典型的多机器人协调问题.针对多移动机器人在编队运动中的避障问题,提出了基于监控模式的控制系统框架,解决了避障过程中可能出现的掉队问题.仿真实验验证了控制方法和控制系统的可行性.     

重庆市稻飞虱、稻纵卷叶螟2009年重发生的特点及原因

2009年重庆市"两迁"害虫大发生,其中稻飞虱发生面积是1950年以来的第3个大发生年;稻纵卷叶螟发生面积是1950年以来的历史最高水平.该文总结了重庆市2009年"两迁"害虫发生特点,并分析了其发生原因.     

植物保护专业实践教学体系的创新与实践

该文分析了植物保护专业实践教学体系在新形势下改革创新的必要性,总结了植物保护专业实践教学体系改革创新的主要措施及其效果.     

重庆市秀山县田间褐飞虱生物型研究

褐飞虱生物型的研究对于抗虫品种的布局、选育和褐飞虱的综合治理具有重要的指导意义.该研究用标准苗期鉴定法对重庆市秀山县田间褐飞虱种群进行生物型测定,种植具有不同抗性基因的5个水稻鉴别品种TN1,Mudgo,ASD7,Rathu-heerati和Babawee,在苗期接入采自秀山县清溪镇和平凯镇杂交稻田的褐飞虱2～3龄若虫,按国际水稻研究所的鉴别标准测定褐飞虱的生物型.结果表明除了敏感品种TN1稻株100%死亡外,具有Bph1抗性基因的Mudgo品种及具有bph2抗性基因的ASD7品种稻株也全部死亡,而分别具有抗性基因Bph3和bph4的Rathu-heerati和Babawee品种稻株未出现死亡现象,由此初步推断重庆市秀山县褐飞虱属于生物型1、生物型2和生物型3的混合种群.     

褐飞虱和白背飞虱与主要天敌时间生态位研究

采用田间系统调查的方式研究了3种不同类型田(常规稻田、杂交稻田、预测圃)褐飞虱、白背飞虱与其主要天敌(主要包括蜘蛛、隐翅虫、黑肩绿盲蝽、稻红瓢虫、螯蜂)的时间生态位宽度及生态位重叠,分析了各类群在时间资源序列上分布的数量特征和资源利用状况.研究结果表明:不同类型稻田中稻飞虱和其天敌的时间生态位宽度是不同的,但都是以蜘蛛的生态位宽度最大,且个体数量在时间序列上分布较为均匀.而螯蜂、稻红瓢虫、黑肩绿盲蝽与蜘蛛类相反,大部分集中在某些资源序列上,生态位宽度指数小.     

基于遗传算法的文档聚类算法的设计与仿真(英文)

在各种聚类算法中，K—means是一种基于划分的经典算法．但是由于Kmeans方法对于初始中心点的选择非常敏感，有可能导致聚类结果收敛于局部，本文提出了一种基于遗传算法来对类中心点进行全局寻优的文档聚类算法．在传统相似度计算的方法中，文档相似矩阵为绝大部分元素为0的稀疏矩阵，忽略了关键字之间的部分相似性，影响了文档之间的相似度．为此，本文改变了传统相似度计算的方法，通过关键字之问的部分相似度，设计出更加精确的文档相似度计算公式。在遗传算法的设计中，将K个类中心点组成的矩阵作为初始个体，采用浮点数进行编码；适应度函数采用所有类内距离的均方差之和加1的倒数表示，当类内均方差之和越小，则个体的适应度越大，被选择进入下一代的概率也越大．通过选择、交叉和变异等步骤对聚类的中心点进行反复迭代寻优，最终找到最优的类中心点．通过实验仿真，K—means收敛速度快，聚类的平均目标函数大于genetic algorithm（GA）且正确率明显小于GA．本文提出的GA算法的分类正确率能达到98％以上，与传统的K—means方法相比，聚类的准确性更高，说明本文提出的算法是一种行之有效的文档聚类方法．     

广义熵值和模糊集方法在大气环境综合评价中的应用

应用广义和模糊集的方法，结合专家机制，提出大气质量环境综合评价方法，弥补当前评价方法的不足，为环境的综合治理提供规划依据。