多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

厚皮香大孢子发生与雌配子体形成

 厚皮香大孢子与雌配子体形成特征首次报道如下:双珠被,薄珠心,珠孔为内珠被构成,弯生胚珠,有珠被绒毡层;大孢子孢原细胞在直接发育为大孢子母细胞,大孢子母细胞减数分裂正常,四分体直线型;功能大孢子为合点端的一个单孢子,胚囊发育类型为蓼型;成熟胚囊中卵器发育正常并分化明显,两极核在胚囊发育后期融合为一次生核;成熟胚囊包括卵器,一个中央细胞,反足细胞与珠心核在胚囊初期存在而最终消失解体.笔者初步探讨了厚皮香亚科5属的比较胚胎学特征及其系统演化.     

500kV同塔双回线路导线排列方式对电气特性的影响

同塔双回500kV线路的导线排列方式影响其电晕损失、无线电干扰等，论文以川渝电网某500kV同塔双回线路的典型杆塔为例，利用EMTP程序进行仿真计算，从优化导线排列的角度出发，对其电气特性进行了深入研究，得到该线路的无线电干扰水平约37-40dB，同等条件下导线采用逆相序排列方式，地面场强最小，且不会超过6kV／m，线路间不平衡度为次好，地线感应电压和电流最小，综合效果来看，导线逆相序排列为同塔双回线路的最优化排列。     

基于多个Markov信道的联合自动请求重发协议

讨论了三种在多个并行的Markov信道上进行实时数据传输时使用的选择重发式自动请求重发(SR-ARO)协议.构造了一个简单的多信道数据传输模型.以此为背景,在原有的独立多信道SR-ARQ(IMSR-ARQ)和循环联合SR-ARQ(RJSR-ARQ)的基础上,提出了针对Markov信道的交叉联合SR-ARQ(CJSR-ARQ)协议.并对这三种SR-ARQ协议的性能,主要是数据包的重发尝试次数和接收端的重排缓冲区占用情况,进行了理论分析和软件仿真.结果表明,在仿真中假定的信道条件下CJSR-ARQ可以在保持系统吞吐率不变的情况下,减小数据包重发的次数以及重发次数在不同数据包之间的差别,同时显著地减小了重排缓冲区的占用率.     

浅谈机电一体化

随着社会的不断进步,机电一体化技术不仅影响到整个工程的质量、工期、投资和预期效果,还对整体设备的安全运行、节能效果及工程投入使用后的使用功能等有影响。在以计算机网络为基础的网络化、智能化时代,机电一体化的作用越来越显得重要,涉及领域越来越广,技术更新更快,也将更加复杂。     

关于加强应用型土木工程专业实践教学的探讨

针对普通高校人才培养目标定位，根据土木工程专业的特点，分析了土木工程专业的人才培养规格，探讨了课程体系的设置，并提出加强实践教学环节是培养和提高学生综合能力的关键。     

大众化条件下应用型本科院校专业人才分型培养的理论与实践——以江苏技术师范学院汉语言文学专业建设为例

以江苏技术师范学院汉语言文学专业建设为例,探索应用型本科高校分型培养理论,以及该校分型培养取得的成果和重要意义.     

川东北飞仙关组储层孔隙度计算方法探讨

川东北飞仙关组储层岩性、储集空间复杂,非均质性强,具有典型的缝洞性储层特征。常规测井响应受其影响较大,直接用三孔隙度测井曲线计算孔隙度难以满足要求。因此,本文结合川东北飞仙关组储层的具体地质特征,在详细讨论缝洞对三孔隙度曲线影响的基础上,提出了在用 Pe (U)法或三孔隙度曲线交会法准确识别岩性基础上建立计算模型求取孔隙度的思路。经实际资料验证,孔隙度计算精度有较大的提高。     

碳酸盐岩储层高电阻率影响因素探讨

与砂泥岩地层相比,碳酸盐岩地层常以高电阻率、深浅双侧向大幅度差异为特征。而影响碳酸盐岩地层电阻率高低的因素众多,由此造成储层的划分和流体性质解释难度较大。结合实测资料和模型模拟结果,对影响双侧向测量值和差异的各种因素逐一进行了分析,这些影响因素包括井眼大小、裂缝、岩性、流体电阻率、侵入深度等。总结了各种因素对双侧向测量值的影响程度,较好地解释了碳酸盐岩地层电阻率巨大起伏的原因和储层电阻率复杂多变的特性。该分析结果有助于更深入地认识碳酸盐岩地层中双侧向的变化规律,对储层进行更为精确的解释。     

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

考虑到人脸表情演变是一个持续过程，相比于静态图像，动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型，利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量，通过计算特征向量间的欧氏距离，定位出具有最大表情强度的完全帧，进而获取人脸表情序列数据；为了进一步验证定位模型的准确性，分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验，所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%；利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别，在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%，87.23%和87.88%，结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧，并取得了令人满意的人脸表情识别效果。