基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。     

技术创新系统模式实证研究

技术创新已成为提升一个国家生产能力的重要手段,创新过程需要一种系统模式思维,系统模式创新正在经历着新思维的革命。国内外有关技术创新系统模式研究的成果可归纳为五种,未来技术创新系统模式必然走向技术与制度相结合的创新模式。     

多机器人的改进型边界探索算法

针对多机器人探索未知环境问题,提出了改进型边界探索算法。该算法综合考虑边界角度和距离两种因素,引入分散机制,使机器人团队协同工作,避免出现拥挤,减少探索过程中的重复覆盖和路径交叉现象。基于与其他方法的实验比较结果表明,该探索方法使多机器人具有更好的团队协作能力,提高了探索效率。     

双混沌神经网络及其在优化问题中的应用

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间。     

北部黑土区旱年大豆适宜施肥量的研究

试验采用氮磷钾的不同组合,对氮磷钾施用量的配比与北部黑土区旱年大豆产量间的关系及对肥料利用率和经济效益的影响进行了研究。施肥与产量的分析结果表明,当满足磷钾肥施用量时,以氮肥施用纯量为75kg／hm^2的处理产量最高;当满足氮钾肥施用量时,以磷肥施用纯量为90kg／hm^2的处理产量最高;当满足氮磷肥施用量时,以钾肥施用纯量48kg／hm^2的处理产量最高。对施肥量与产量的关系进行回归分析,得出最高大豆产量所需的施肥量为：N78．3kg／hm^2、P2O5 83．3kg／hm^2。通过肥料利用率和经济效益的计算,得出经济效益最高的处理对应的施肥量为：N75kg,／hm^2、P2O5 90kg／hm^2、K2O 48kg／hm^2,相对最佳经济施肥量为：N45kg／hm^2、P2O5 60kg／hm^2、K2O 48kg／hm^2。最终根据当地的气候因素,将北部黑土区大豆最佳施肥量定为：N60kg／hm^2、P2O5 75kg／hm^2、K2O48kg／hm^2,最佳施肥配比为N：P2O5：K2O=1．25：1．56：1。图3,表4,参14。     

区域基础设施系统的复杂性与长效性

基于系统科学理论归纳了基础设施的系统特性,解析了区域发展复合系统中基础设施子系统与其它子系统的耦合关系;提出4个命题,论证区域发展复合系统演进过程中各子系统的耦合机理,从子系统间耦合作用的角度阐释基础设施系统长效性的内涵;运用系统动力学构建基础设施系统长效性模型,进行政策实验,提出了长效性保持策略.     

LOD算法在3D地表模拟中的应用研究

在大型可视化系统中需要对3D场景进行简化以获得理想的视觉效果和处理速度,层次细节技术是其中较为有效的算法之一,它能在保持较好的视觉效果的同时,减少数据量,提高系统的运行速度.通过介绍一个三维仿真系统中地表的生成过程,描述了层次细节技术中四叉树算法的实现方法,分析和验证了它的简化效果.     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

有机-矿质复合材料控释尿素在水稻上的应用效果

试验采用15N示踪的方法,在盆栽水稻上测试了3种新研制的控释尿素(控1、控2、控3)的应用效果。施用3种控释尿素的处理与施普通尿素相比,水稻的氮肥利用率分别增加了3 64、19 92和10 53个百分点,产量分别增加了34 59、18 56和8 66个百分点,控2处理的效果最好。图3,表2,参6。     

跟踪微分器滤波性能研究

对跟踪微分器的滤波性能进行了研究，由跟踪微分器滤波所产生的相位延迟，利用它能够得到的原始信号的滤波信号和其微分信号，采用预报的方法进行补偿。仿真结果表明，所采用的这种近似方法较好地再现了原始信号。在一个采样时间不固定，且采样信号带有噪声的应用实例中，采用变步长的跟踪微分器加预报的方法得到了较好的结果。