第三方物流服务质量约束下具有利他性的网购供应链决策模型*

针对单个网络商店和单个第三方物流(TPL)形成的服务供需关系,在TPL服务质量约束下构建了一个基于利他属性的网购供应链决策模型,讨论了利他属性对网购供应链系统的影响。首先在分散决策模式下,探讨了系统的均衡解和绩效;然后,分析了集中决策模式下参与者的决策和利益情况,对比分析发现分散决策模式下网络商店和TPL会因利益冲突而使系统决策失衡,从而降低了供应链参与者利润和系统绩效;在此基础上,讨论了在TPL服务质量约束下利他性与系统决策和绩效的关系,结论表明:利他属性的存在有助于改善系统决策和供应链绩效;最后,通过数值分析,进一步揭示了单方参与者具有利他性时的系统决策和绩效的变化规律,以及双方参与者切利他性互动情景下系统决策的变化规律。     

三种多元复合结构的核壳催化剂研究进展

以核壳结构复合而成的催化剂,在催化反应中常表现出较高的整体活性、大的比表面积、优异的择形催化效果和良好的热稳定性.部分催化载体因具有优异的择形效果和结构稳定性,在多元复合核壳催化剂的设计中也占据了一定的地位.本文主要介绍了几种常用催化剂载体(Al_2O_3、SiO_2、ZSM-5)参与复合的核壳催化剂制备与应用的概况.     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

粒子群算法在地震灾害应急避难所选址中的应用:以云南省鲁甸县文屏镇为例

以云南省鲁甸县文屏镇为例,在政府指定的地震灾害应急避难所候选场址的基础上,结合基础地理数据和人口分布数据,建立以最短化避难总距离和最小化避难所总容量为目标、不超出最大服务距离和不超过避难所最大容量为约束的多目标模型,采用改进的粒子群算法对其进行解算,并结合地震灾害避难所要求建立综合评价指标,对避难所分配结果进行分析评估.结果表明:共得到12种优化的方案;从安全性角度方案6为最优方案,从收容性角度方案12为最优方案,从成本投入方面方案1为最优方案;综合3个指标考虑方案12为最优方案.各种不同评估方案能为该区域避难所的责任区划分提供一定的理论基础.      

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

基于主成分分析和聚类分析评价安徽省地产及全国主产区药材半夏质量

目的综合分析、比较、评价皖产半夏和全国主产区半夏质量。方法比色法、电位滴定法测定安徽及全国主产区半夏氨基酸、有机酸、多糖、蛋白质及生物碱含量,并通过聚类分析和主成分分析对半夏质量进行评价。结果不同产地半夏药材5类成分含量差异较大。结论主成分分析和聚类分析适用于半夏药材内在质量特征评价。     

基于粘结强度特征数的烧结矿强度评价方法

烧结矿的强度主要取决于含铁矿物的强度、粘结相自身的强度以及粘结相与含铁矿物间的粘结强度。研究表明粘结相与含铁矿物间的粘结强度是烧结矿强度的主要制约因素。将粘结强度与能满足工厂生产要求标准的烧结矿粘结强度(12.58 MPa)的比值定义为粘结强度特征数,并用其评价烧结矿的整体强度。同时,结合烧结矿的微观结构对烧结矿强度进行研究。结果表明,与粘结相自身微观结构相比,粘结相与含铁矿物界面的微观结构较为疏松;固液两相之间的冷收缩系数不同,粘结相与含铁矿物之间易形成内应力,不利于粘结强度的提高。因此,粘结强度满足一定要求时,烧结矿的强度就能满足生产要求。     

角膜生物力学特性研究进展

 角膜的光学功能与其形态结构紧密相联,角膜形态的异常可导致近视、远视、圆锥角膜等眼部疾病。细致研究角膜的力学特性,建立有临床用途的生物力学模型已成为一个重要研究领域。本文以首都医科大学眼生物力学研究团队的研究工作为基础,综述在角膜力学特性研究中的实验测试方法和本构参数获取方法等方面的进展。     

虚拟现实环境中的物理模型和仿真及其在农业信息技术中的应用

 虚拟现实技术在现代农业信息领域的作用日益凸显,然而当前的农业虚拟现实环境仍然以静态几何模型为主,具有真实物理意义并符合真实环境物理规则的动态模型和交互模式仍然没有普及。基于物理的模型和仿真方法具有机理上的优势,能够在自然环境包括农业生物和农业生产场景的动态建模与真实感交互方面增强虚拟交互的真实感和互动体验的沉浸感。本文阐述了基于物理的建模方法本质和意义,总结了农业虚拟现实环境中的物理建模和仿真的研究进展,分析了基于物理方法在植物形态学、运动学、动力学、生物力学以及环境物理场建模与仿真方面的应用原理和基本方法,并探讨了物理模型和仿真方法在农业虚拟现实乃至农业信息化中的潜在作用和未来的发展趋势。