约束空间近似正交的空间填充试验设计方法

试验设计空间存在约束是一种广泛存在的实际工程问题, 针对现有的约束空间试验设计方法存在生成设计点数不灵活, 算法优化时间长、效率低, 适用约束类型有限, 设计准则单一等问题, 提出一种约束空间近似正交的空间填充试验设计方法。基于设计点之间的距离和相关系数值构造试验设计准则, 通过改进的随机坐标交换算法进行方案求解。所提算法适合凸约束、非凸约束、解析约束、非解析约束等多种类型的约束, 而且适用于多维度的不规则试验设计空间。示例分析表明, 与现有方法相比, 所提算法具有优良的空间填充特性和较好的正交性。     

高斯向量和柯西向量二次型分布的不等式

对Bakirov的关于高斯向量二次型分布的结果做了进一步的推广,并对服从柯西分布的随机向量的二次型分布进行了讨论,得到了关于高斯向量和柯西向量二次型分布的一个新的不等式.     

Volterra型时滞积分系统minimax控制的必要条件

对带有终端状态约束的一类受控时滞Volterra型积分系统,导出其minimax控制的一组必要条件.     

连锁营销的分销系统双层库存优化控制模型

研究了每一补货间隔内需求为服从某一概率分布的随机变量的各零售商集体和一个地区分销中心组成的地区分销系统.分销系统中各零售商可独立决定自身的最优补到水平,补货周期是确定值;分销中心巡回给各零售商送货,循环周期是固定的,且各零售商的补货周期等于分销中心送货循环周期.针对在补货间隔内零售商需求为某一区间内的均匀分布和某一泊松分布两种情况,假定零售商的顾客需求是均匀发生的,给出了零售商补到水平最优控制策略和分销中心库存控制策略.最后通过一个算例验证了模型的有效性.     

煤层冲击倾向性试验及数值模拟

冲击地压是一种特殊的矿山动力现象,而冲击倾向性是煤岩体发生冲击地压的内在因素和必要条件.对松树镇煤矿主采煤层进行冲击倾向性试验,对冲击能量指数、弹性能量指数和动态破坏时间三个煤层冲击能量指标进行分析,得出煤层无冲击倾向性.但对开采煤层数值模拟,得出深部煤层顶部最大主应力值、顶板下沉较大,需要实施一定的防治措施.这为该矿防治冲击地压提供了科学依据.     

乌苏里江水深遥感反演

文中在分析卫星遥感测深机理的基础上,利用SVCHR-1024高光谱成像仪确定了可见光反演水深的最佳波段,通过对HJ星CCD数据各波段反射率、波段比值组合对水体、水深的敏感性分析,建立了适合于乌苏里江的单波段对数水深反演模型,从而快速获取乌苏里江河道地形信息,并探测了河道深泓线,整体精度达到80%以上.遥感反演水深可快速探测河道深泓线的方法,为乌苏里江河势演变研究提供了新的思路.     

稻草还田少免耕对稻田土微生物及酶活性的影响

为探明少免耕和稻草覆盖对土壤生物特征的影响,合理利用稻草覆盖及耕作制度来保障土壤的可持续利用,研究了33％（约2500ks／hm^2）、67％（约5000kg／hm^2）、100％（约7500kg/hm^2）稻草覆盖少免耕对稻田土微生物区系及活性的影响。定位试验2年后,少免耕与稻草覆盖提高了稻田土好气性细菌数量、真菌数量和微生物活度,但厌气性细菌和放线菌的数量则略减少。33％和67％稻草还田时,翻耕土壤的好气性细菌和厌气性细菌数量均高于免耕和少耕土壤。33％稻草还田时,免耕和少耕土壤的放线菌和真菌数量均高于翻耕土壤。同时,少免耕提高了土壤木聚糖酶、纤维素酶、蛋白酶、脲酶、过氧化氢酶的活性,也提高了土壤微生物活度、氨化作用强度和硝化作用强度。少量稻草还田少耕要优于少量稻草还田翻耕和免耕。     

基于遥感的黄土丘陵沟壑区人口密度分布模拟——以甘肃省榆中县为例

基于“面向对象”的人口分配原则,通过扩展的城市人口-面积异速生长模型,以SPOT5遥感影像为基本数据源,提取居民地信息;以榆中县为例,建立居民地分类体系,采取城乡人口分割算法,以人口统计数据为总量控制建立了人口分布的反演模型,模拟了榆中县域人口的空间分布。研究方法可为黄土丘陵沟壑区中尺度人口分布模拟的理论与应用研究提供借鉴。     

不同分子量膜对清络通痹水提液梯度纯化对比研究

目的通过考察不同梯度分子量膜对中药水提液物理化学性质的影响,探索中药水提液复杂体系在膜分离过程中的规律。方法测定以0．2μmAl2O3无机陶瓷膜和5万、1万、6千分子量PS膜纯化清络通痹水提液前后各样品的pH、浊度、粘度、电导率、青藤碱含量、总固含物量等指标。结果清络通痹水提液在膜分离前后的pH、浊度、粘度、电导率及青藤碱含量等方面表现出不同的特征。结论膜纯化前后样品的各指标变化趋势呈现一定的相关性。     

改进TLBO的相关反馈图像检索方法

针对当前基于进化算法的相关反馈图像检索方法无法很好地结合用户偏好信息和设置参数过多的问题,提出一种基于改进教与学优化的相关反馈图像检索方法。根据图像检索问题的特定环境,对教与学优化算法进行了一系列改进:首先,结合最近邻分类法构造适应度函数的约束条件,使之更好地反映用户偏好信息;其次,通过在教阶段将相关图像集的中心图像作为教师以及在学阶段将相关图像作为学员学习的对象,使算法快速收敛到相关图像区域;最后,结合约束处理技术Deb准则进行学员的选择操作。将该算法与目前效果优异的3种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比。结果表明,所提算法相较于另外3种算法具有明显的优势,能更好地结合用户偏好信息提高图像检索性能。