基于人工神经网络的城市拓展区可持续发展指数序列研究

基于压力-状态-效应(PSR)理论,着重分析我国传统农业地区在快速城市化过程中融入城市拓展区,并逐步城市化过程中的可持续发展问题,提出了一套以PSR为基础框架的城市拓展区可持续发展指标体系。基于灰色系统理论,将该特定区域的社会-经济-环境复杂巨系统作为灰箱系统模型,应用人工神经网络的人工智能方法,计算城市拓展区的可持续发展指数(ISD)。最后,将该方法应用于郑州惠济区的1987—2004年ISD时间序列评估,并作了不确定性分析。该方法可应用推广于类似的区域可持续发展的综合评价以及时间序列分析等问题。     

感悟学习——浅说“终身学习”的重要性

新的世纪需要人们建立新的学习理念,从而使人们能适应未来社会的生活。本文从“终身学习”的角度,说明创建“终身学习”的理念具有重要的现实意义。以此引起作者对学习诸多的感悟。     

融合近邻交互的改进的粒子群优化

提出了一种新的粒子群优化方法--融合近邻交互的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Combined with Near Neighbor Interaction, NNI_PSO).NNI_PSO在PSO算法的速度更新公式中增加了近邻交互部分,并结合"优胜劣汰",引入动态邻域结构和惯性权值非线性变化.近邻交互有利于粒子快速向全局最优移动, "优胜劣汰"有利于维持种群多样性.将NNI_PSO应用于PSO领域五个著名的基准测试函数,并与其它两个著名的PSO改进算法对比,实验结果证明NNI_PSO在收敛速度和解的精度方面均有明显优势.NNI_PSO不仅提高了PSO算法执行的时间性能,而且有效地缓解了早熟收敛问题.     

二甲醚发动机复合燃烧爆震特性

将柴油机改造为二甲醚(DME)气道-气缸喷射发动机,研究DME复合燃烧缸内压力的频谱,探讨其爆震特性.结果表明:DME复合燃烧爆震频率带为5～10 kHz;当转速增加时,爆震频率带及爆震段变宽;如果进气道喷射燃料中添加液化石油气(LPG),则爆震频率带及爆震段变窄,且接近上止点;将直喷燃料改为LPG,则爆震频率带变宽,爆震段变窄并接近上止点;当转速增加、进气道燃料添加LPG、直喷燃料改为LPG时,复合燃烧爆震时缸内压力的功率谱密度均增大.     

篮球运动员比赛中罚球命中率心理影响因素分析及其训练方法

运用心理学理论分析探讨影响罚球的心理素质以及如何进行心理调节罚球的心理训练方法,对策;为训练,比赛提供参考.     

晚期卵巢癌术中行髂内动脉灌注化疗研究进展

卵巢癌的治疗中化疗占有很重要的位置,多数情况下手术很难将残留灶和转移结节彻底清除干净,均有赖于化疗药物进行辅助治疗.一种新型的新辅助化疗,即卵巢癌肿瘤细胞减灭术术中行髂内动脉灌注化疗逐渐应用于临床,其优点将手术与化疗同时进行,避免了很多传统静脉给药与腹腔化疗的不足,并有着良好的初步临床疗效.现就晚期卵巢癌术中行髂内动脉灌注化疗方面的研究进展做一简要综述.     

燃用二甲醚柴油机气道-气缸喷射复合燃烧

结合柴油机燃用二甲醚均质冲量压缩着火(HCCI)燃烧与缸内直喷燃烧各自优点,提出了气道-气缸喷射复合燃烧方式,并在一台柴油机上进行了试验研究.结果表明,燃烧过程包括二甲醚HCCI燃烧和缸内喷雾的预混及扩散燃烧,但随预混合率的不同呈现不同特征.随预混合率增加,在平均有效压力为0.12 MPa时,燃烧过程由两阶段发展到三阶段以至四阶段,再经三阶段回到两阶段,气缸压力、温度峰值先减后增,NOx排放单调减小;平均有效压力为0.24 MPa,压力、温度、压力升高率和压力升高加速度峰值以及NOx排放均先减后增;平均有效压力增为0.36 MPa时,最低和最高预混合率分别受到喷油泵供油能力和爆震限制,在能实现的预混合率范围内,压力、温度峰值和NOx排放随预混合率增加而单调增加.     

基于红外光谱仪的新旧沥青融合程度量化表征

为了对热再生中新旧沥青融合的程度进行定量分析,采用傅里叶红外光谱分析仪(fourier transform infrared,FTIR)对废旧沥青路面材料(recycle asphalt pavement,RAP)热再生过程中新旧沥青的融合程度进行研究.根据苯乙烯丁二烯嵌段共聚物(styrene-butadiene b...     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

学术论文的Twitter和Mendeley指标的 累积特征及规律探讨

通过对学术论文的推特(Twitter)和Mendeley的数据跟踪和分析,深入研究学术论文在网络媒体中的传播规律。跟踪记录了5种不同类型的期刊于2016年11-12月间发表的136篇学术论文的Twitter和Mendeley数据,数据收集截止到2017年12月中旬。重点探索两项指标的累积趋势和分布规律,计算两个时间节点的累积值与Scopus统计的引文次数之间的相关关系。结果显示,学术论文的Twitter和Mendeley累积值表现出一定程度的独立性,即论文不论是开放获取或非开放获取,无论出版机构是否性质相同,所发表的论文的Twitter和Mendeley这两项指标均可进行比较;两项指标不同时间节点的累积值具有一致性,并且具有早期预测功能,即可根据论文发表后其Twitter和Mendeley数据更快地发现和识别出高学术影响力论文。