带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法

利用种群的平均信息和保持活性策略,试图改变粒子群优化算法的性能,从而提出了一种带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法比保持活性的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力.     

基于概率统计的网络用户隐私保护算法研究

当前网络用户隐私保护算法在实现时,未将数据中的噪声点进行剔除,导致算法加密耗时长、安全指数低、完整性差,严重影响网络用户的应用体验感,为此,提出基于概率统计的网络用户隐私保护算法.首先通过小波变换阈值法对数据进行降噪处理,消除数据在采集时产生的不确定因素,使算法在加密过程中耗时更短;为提高算法安全指数,采用层次分析方法在概率统计知识的基础上建立隐私保护层次分析模型,并利用该模型通过Logistic混沌映射系统,对获得的隐私保护目标值进行加密,实现对网络用户的隐私保护.实验对比结果表明,所提算法加密耗时短,安全指数高,完整性更好,可以被广泛运用.     

甲烷爆炸感应期内C_2自由基及其特征光谱分析

为推进甲烷爆炸感应期内探测与抑制技术的发展,利用小尺度气体爆炸实验装置进行了12个体积分数的甲烷爆炸实验,采用光谱比较法、谱线强度比较法和加权因子法等火焰发射光谱分析方法对实验得到的甲烷爆炸感应期内C2自由基及其特征光谱出现频率、相对强弱等特征进行分析。研究表明,甲烷爆炸感应期内存在C2自由基,并且Phillips近红外系统谱带、Mulliken’s系统谱带、Swan系统谱带、Fox-Herzberg系统谱带出现概率较高,被探测到的概率较大,适宜用作辨识甲烷爆炸信号。C2含量在甲烷体积分数9.5%附近时最大,在9.5%之前,随着甲烷体积分数的增加而增大,在达到9.5%之后,随着甲烷体积分数增加而减小。实验条件下C2各特征光谱中,Phillips近红外系统谱带、Swan系统谱带、Fox-Herzberg系统谱带分别在771,590,289 nm处特征光谱相对较强,这些光谱强度较强的谱线适于用作辨识自由基和瓦斯爆炸信号的依据。     

海洋细菌在不同基质表面微生物粘膜中的组成

在青岛近岸海区两个不同地点,分别进行浸海挂片实验研究四种不同基质表面（玻片,铜片以及涂有防污漆,防锈漆的玻片）微生物粘膜中细菌组成,从不同基质表面微生物粘膜中共分离323株附着细菌,大多数为杆状或球杆状革兰氏阴性细菌,且大部分具有鞭毛,依据形态及生理生化特征将革兰氏阴性细菌鉴定到属,分别属于气单菌属（Aeromonas),发光杆菌属（Photobacterium),莫拉氏菌属（Moraxella) ,假单 菌属（Pseudomonas),弧菌属（Vibrio)和产碱菌属（Alcaligenes）等12个属,其中气单菌属是优势菌属,不同基质表面,微生物粘膜细菌组成不同。     

LT1350涂层线涂布钢辊疲劳断裂失效机理分析

涂布钢辊在工作中同时承受弯矩、扭矩的作用。钢辊的辊轴零件在较小的交变载荷作用下,过早发生了疲劳断裂失效,其断裂类型为脆性断裂。疲劳断裂的发生是多个因素联合作用的结果,主要因素有：交变循环应力;轴径变化引起轴根部的应力集中;因熔化焊接工艺引起的钢辊焊接头区域微观组织改变;焊缝区的焊接缺陷;焊后表面质量,等。这些因素导致焊缝区及零件表面的缺陷成为疲劳微裂纹萌生的起源,而焊接残余应力的存在使平均应力增大,使焊缝缺陷加快扩展到相邻的轴体内部,导致辊轴过早发生疲劳断裂失效。     

非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.     

纳豆激酶液体发酵条件的优化

采用比浊法连续测定D600 nm值,绘制菌种生长曲线,确定纳豆菌培养条件,并用单因素和正交设计实验的方法对纳豆激酶发酵条件进行优化,确定培养基成分的最优组合为MgSO40.02 g/L,K2HPO40.02 g/L,KH2PO40.01 g/L,CaCl20.02 g/L,麦芽糖0.3 g/mL,大豆蛋白胨0.3 g/mL,最适培养温度是37℃,pH=8.0,最佳接种量为每5 g黄豆接种500μL菌液.用Folin-酚法测酶活,由优化前的31.25 U/mL发酵液提高到158.74 U/mL发酵液,单位产量提高了约5.08倍.通过对纳豆激酶发酵培养条件的初步研究,探索纳豆激酶的生产工艺,为纳豆激酶产业化生产提供理论支持.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.