基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

铣削力建模技术研究及实验对比

结合力学仿真与切削实验,对铣削力建模中的刀具类型、切削力模型、切削力系数辨识及铣削方式等关键技术进行了对比研究。结果表明:线性和指数切削力模型均能精确预测铣削力,以X、Y向切削力为例,圆柱螺旋立铣刀仿真与实验的最大误差为5.60%;采用线性模型与全局切削力系数辨识球头刀铣削力时,精度较圆柱立铣刀低,最大误差为9.17%;采用切削力系数分层辨识,可显著提高球头刀铣削力仿真精度,与全局切削力系数辨识方法相比,分层辨识方法可将球头铣刀的铣削力的预测误差下降至1.97%。此外,铣削颤振预测是铣削建模的重要内容,该对比研究可进一步拓展到颤振稳定域图预测。     

超细固体超强酸SO_4~(2-)/ZrO_2催化合成棕榈酸乙酯

制备了超细固体超强酸SO2-4/ZrO2,采用XRD、SEM、IR对该催化剂进行表征.以超细固体超强酸SO2-4/ZrO2为催化剂,棕榈酸与乙醇为原料合成棕榈酸乙酯.探讨了不同催化剂类型、醇酸摩尔比、催化剂用量、反应时间等因素对转化率的影响.结果表明,与普通固体酸相比,超细固体超强酸SO2-4/ZrO2对于棕榈酸乙酯的合成具有较好的催化性能.较适宜的反应条件为n(棕榈酸):n(乙醇)=4:1,催化剂用量0.8 g,反应3 h.在此条件下,棕榈酸的收率可达70.3%.     

一组对称函数的不等式

利用建立不等式的降维法，证明了一组对称函数的不等式．主要结果是：对于，I=(0，1)，g(t)=I/t，(x1，…，xn)∈I^n，Em(x1，…，xn)是初等对称函数，记s=a∑i=1xi，↓Am∈N，↓An≥m且n≥3，若0＜s≤，则Em[g(x1)，…，g(xn)]≥Cn^m[g(s/n)]^m。     

基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法

结构故障诊断主要包括结构损伤识别、结构损伤定位、结构损伤程度的标定和评价三个方面内容。而频率、振型、频率和振型相结合的指标在结构故障诊断的三个方面各有优缺点。通过航空涡轮发动机风扇叶片建模,并在其上模拟出健康和损伤状态,选取频率、振型、频率和振型相结合的三类指标,借助ANSYS仿真与BP神经网络,验证了基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法的可行性,并从数值上指出兼顾振型和频率的指标预测效果最优,也具有一定的工程实际意义。     

摩擦耗能支撑参数优化

提出摩擦耗能支撑参数优化的一种新数学模型．它的特点是在相同的层间位移角限值下,所求得的框架各层耗能支撑刚度之和最小,从而实现安装较少的耗能装置而能达到相同的抗震要求．文中利用遗传算法求解该优化问题,编制基于遗传算法的摩擦耗能框架结构弹塑性动力优化分析程序GAOFF．算例表明,该方法有效。     

胎球蛋白—胶体金探针的制备

本文用柠檬酸钠还原法制备胶体金，以光吸收法和琼脂糖电泳法检测胎球蛋白－胶体金探针的稳定性，为胶体金探针的制备探索最佳条件。实验结果表明：ｐＨ在２～３．５时，探针稳定性较差；ｐＨ在５～１０时，需要较少量胎球蛋白即可获得稳定探针，在电场中也可稳定存在，ｐＨ在６～１０之间探针的电泳行为相似。实验表明，琼脂糖电泳有可望成为鉴定和分离胶体金探针的简易途径。     

聚季铵盐絮凝剂的合成及其性能的研究

本文以二叔胺与二卤代烃为原料合成了十四种聚季铵盐,讨论了不同原料对缩聚反应以及缩聚物结构对其絮凝性能的影响。通过絮凝效应的测定,探讨了这些聚季铵盐的絮凝特性和Zeta电位变化等。结果表明,对悬浮颗粒的电荷中和是聚季铵盐具有絮凝效应的重要原因之一。聚季铵盐和其它高分子絮凝剂类似,在溶液中对悬浮颗粒也具有架桥作用,因此,聚季铵盐分子量大小对絮凝效果也有一定影响。这类絮凝剂在中性、弱碱性且电解质浓度不高的溶液中絮凝效果较好。聚季铵盐化合物有可能成为具有实际应用价值的一类阳离子型有机絮凝剂。     

The genome sequence of the rice blast fungus Magnaporthe grisea

Magnaporthe grisea is the most destructive pathogen of rice worldwide and the principal model organism for elucidating the molecular basis of fungal disease of plants. Here, we report the draft sequence of the M. grisea genome. Analysis of the gene set provides an insight into the adaptations required by a fungus to cause disease. The genome encodes a large and diverse set of secreted proteins, including those defined by unusual carbohydrate-binding domains. This fungus also possesses an expanded family of G-protein-coupled receptors, several new virulence-associated genes and large suites of enzymes involved in secondary metabolism. Consistent with a role in fungal pathogenesis, the expression of several of these genes is upregulated during the early stages of infection-related development. The M. grisea genome has been subject to invasion and proliferation of active transposable elements, reflecting the clonal nature of this fungus imposed by widespread rice cultivation.