改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

区分全同粒子的力学量

给出可以区分两个(或两个以上)全同粒子的情况和区分方法,从而给出更具有操作性的全同性原理     

极小化不可行量函数的Flow Shop变异问题

讨论一类Flowshop的变异问题。在这类变异问题中 ,给定一个截止工期 ,该工期比Flowshop最优调度中的最大完工时间小。讨论的问题是在全部工件的完工时间不超过截止工期的限制下 ,极小化不可行量函数。这类问题与矩阵函数因子分解有着密切联系。基于对问题的分析 ,证明了这一问题等价于单机调度中极小化类似的延迟量函数。推广了已有的结论。     

压缩系数的微粒群优化算法的收敛性分析

该文利用矩阵理论对具有随机数的压缩系数的微粒群优化算法进行了收敛性分析,给出了c=d=1和c=1两种收敛性结果,同时图形化给出了参数选择准则.     

拥挤交通流的行为分析与仿真建模

从分析拥挤状况的交通行为特性出发，建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项，换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为，更适合于拥挤状况的交通微观仿真。     

实现自动化测试系统中串行通信若干问题的研究

本文讨论研究了计算机与智能仪器串行通信的主要问题,首先分析了这种串行通信的特点,阐述了计算机串行通信方式的选择,接口硬件的连接及软件的编程。重点讨论了实现串行通信中的通信协议、流量控制和差错检测,经在PC—386工控机与数种智能仪器的串行通信实验,得到了令人满意的良好效果。文中提出的内容是理论与实践结合的经验总结,它对从事于计算机与智能仪器串行通信工作的人员具有重要的参考价值。     

无隔水管海底泵举升系统井底压力计算与分析

在无隔水管海底泵举升系统(riserless mud recovery system, RMR)钻井中,当钻井泵停止工作时,可能会发生U型管效应,而U型管效应的发生势必会导致井底压力处于不平衡状,发生溢流的概率将大大增加。为了能够在U型管效应发生期间,对井底压力进行控制,保持井眼稳定,通过建立RMR系统在停泵工况下的U型管效应环空返速数学模型,对RMR系统在该期间的环空返速和井底压力变化进行了模拟,分析了在恒定井底压力下海底泵入口压力和海底泵出口流量的变化规律。结果表明：海底泵入口流量越小,可调区间越大;钻井泵停泵前流量越大,维持井底压力恒定下的时间越短,钻井泵停泵前27、32、37、42 L/s时流量可调的截止时间分别为21、19、18、16 min。形成了适用于RMR系统在该期间进行井底压力控制的流量调节方法,为实际作业时的井控方法和操作提供了理论指导。     

基于动量自适应学习率PSO-BP神经网络的钻速预测模型研究

机械钻速(rate of penetration, ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm, GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果...     

镁合金表面热喷涂WC-10Co-4Cr粒子沉积及分布特性

为了探究高速空气燃料热喷涂（AC-HVAF）过程中喷涂粒子撞击基材后的沉积特性。采用AC-HVAF热喷涂技术在AZ80镁合金基体上沉积WC-10Co-4Cr硬质涂层。通过离散沉积实验获得薄层沉积粒子,探讨各种沉积形貌的种类、形成原因、结合机制及射流中粒子的径向和轴向分布。结果表明：在AC-HVAF粒子沉积过程中,嵌入型沉积为主要的沉积形貌,同时包含少量的破碎型与空腔型沉积粒子。在涂层的形成过程中,嵌入型沉积对涂层/基体结合性能起重要作用;空腔型沉积的小颗粒及破碎型沉积的大颗粒是造成沉积效率下降的主要原因。喷涂粒子主要集中在射流中心,越靠近射流边缘,空腔型沉积粒子越多,最终导致AC-HVAF粒子射流呈现出空间分布特征。     

ZEZ—2型智能癌肿治疗仪原理与设计

ＺＥＺ－２型智能癌肿治疗仪治疗癌肿,是基于电化学治疗肿瘤的机理。与其它电化学癌肿治疗仪相比,该仪器具有治疗路数多,阳极可控稳流,阴极自动均流,整个治疗过程自动管理等特点,是一种能满足临床应用需要的新型治疗仪器。