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.     

制造企业衍生服务运营模式决策：自营与外包的权衡

随着服务在制造企业创收中占比的不断增加，服务衍生已成为实现服务型制造的有效手段，但产品制造的相对集中与服务提供的绝对分散困扰着制造企业衍生服务的自营/外包决策。针对1家制造企业和1家服务承包商出售一类实物产品及一项衍生服务的情形，构建了衍生服务自营与外包两类模式下的博弈模型。结果表明：衍生服务自营/外包的决策受服务水平、产品服务相关性、服务提供优势系数及收益共享系数等多因素影响；自营或外包模式下，衍生服务水平及服务提供优势系数对双方利润的促进作用存在边界，且产品服务相关性对衍生服务水平以及双方利润存在促进作用；外包模式下，收益共享系数的制定应以实现外包双方价值更大创造为目的。     

基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

语音技术在农业智能化中的应用展望

针对农业智能装备工作环境复杂、操作不便捷与作业效率低的问题,对语音技术在农业智能化中应用的前景进行了展望,并提出农业装备中语音系统软硬件整体架构,把语音技术分为语音提示、语音报警、语音控制、视觉语音4部分.在ROS开发环境中,运用python编译语言建立控制软件系统框架,将成套控制软件分为农作物信息检测单元、作业信息检测单元、接收语音信号单元、作业命令控制单元、语音播报-报警单元,把各功能单元进行模块化编程,实现整套系统的多功能同步协调运行.以葡萄采摘机器人为例,分别实现采摘机器人作业信息语音提示功能、语音控制采摘机器人运动功能、田间葡萄品种与成熟度信息识别储存并语音播报功能,对推进语音技术在农业智能化中的应用具有一定价值.     

离子交换法制备磷掺杂三氧化钨及光催化降解亚甲基蓝性能

以钨酸钠和磷酸氢二钠为前驱物和磷源,经水热煅烧后,利用离子交换的方法,成功合成了一种高效、稳定的磷掺杂三氧化钨(P-WO3)的光催化剂,利用SEM,TEM,XRD,FT-IR分析其形貌结构以及组成,并以P-WO3为催化剂,在可见光下降解处理亚甲基蓝.结果表明,在可见光的照射下,亚甲基蓝质量浓度为10mg/L,溶液pH为9,催化剂用量为30mg,在120min内对亚甲基蓝的降解率可达89.2％,接近于空白WO3的3倍,且P-WO3也表现出较好的稳定性.     

自适应跌倒前实时检测方法

为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下，动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析。构建动态共乘匹配模型框架，并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型，通过系统仿真的方式获得运行数据，以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹配成功率的影响。研究结果表明，政府主导的监管模式相对于平台主导模式而言更能显著提升司乘匹配成功率，而政府和共享乘车平台的双重监管模式对司乘匹配率的提升最为有效。同时，政府政策导向宣传作用和平台安全投入作用均存在一定的衰减效应，政府与平台需要把控监管的时机和度量问题。特别地，平台可以重点关注对安全投入敏感度更高的司机，这类司机更容易在受监管的情况下规范自身行为，使得平台的安全投入更加行之有效。     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

高盐、高浓度有机废水蒸发特性实验

 搭建废水动态蒸发实验装置，对精细化工行业常见的蒸氨废水、颜料生产废水开展蒸发分离实验研究以获得废水蒸发特性，为实际蒸发系统设计提供基础数据支持。结果表明：废水的沸点升高随浓缩倍数的增加而逐渐上升，来自不同工艺段的蒸氨废水、颜料生产废水由于浓度差别，在相同的浓缩倍数下沸点升高略有不同；在蒸发过程中，颜料生产废水蒸发冷凝液的COD随着蒸发的进行逐渐降低；不同种类废水蒸发冷凝液的TDS与pH值变化规律大致相同，受原液中易挥发物质及夹带液滴的影响较大，随着浓缩倍数的增加先减小后趋于恒定。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.