一种排异竞争的粒子群优化算法

提出一种基于排异竞争机制的粒子群优化算法。算法取消传统PSO算法中的全局最优值＂gbest＂,通过设定竞争区域,使得当前种群中所有粒子和上一代种群中的精英粒子,一同参与竞争。并采取适应值竞争策略、适应度选择策略和粒子间的排异策略,来保证种群的多样性,避免了算法初期陷入局部极值的可能;并通过对排异策略的动态调整,提高了算法后期的收敛速度和精度。通过对几类典型函数的仿真测试表明,算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。     

基于GSM模块的短信记录机的设计与实现

手机信息目前仅限于通过手机显示屏来浏览,且由于手机内存的限制无法在短时间内接收并保存大量手机信息.研制的短信记录机通过单片机控制GSM模块接收手机短消息,并经串口扩展后可控制微型打印机将手机短消息内容格式化打印输出,且消息条数不受内存限制,实验证明了上述方法的可行性.整个装置体积小、功耗低,无线传输速度快、容量大,可在信息记录传输方面广泛应用.     

超声辐照降解水中三氯乙烯主要影响因素

采用超声辐照新技术降解水中三氯乙烯(TCE),实验研究了影响TCE降解速率的主要因素.结果表明:TCE降解率随初始浓度增加而减小,呈现准一级反应动力学特性;增加超声波输出功率可以明显提高TCE降解率,在60 min内TCE的去除率可达90%以上;空化气体对TCE降解率的影响顺序为Ar>O2 ～空气;自由基清除剂的加入对TCE的降解效果稍有影响,表明TCE的超声降解主要是在空化泡内以及空化泡的气-液界面内的高温热解,同时在超声降解TCE过程中也可能伴随着自由基氧化作用.     

弧齿锥齿轮和准双曲面齿轮刮削新刀盘设计

在弧齿锥齿轮和准双曲面齿轮的刮削加工工艺中，刮削刀盘需要采用大的负前角和大的负刃倾角，已有的“斜角直线造形法”为解决刀具的强度和易崩刃问题，要求刀具的负刃倾角的绝对值要尽可能大，而此时造形误差又有较大的增加，本文提出“斜角圆弧造形法”既保留了斜角切削刮削刀刃强度好和抗冲击性能好的优点，同时又使造形误差大大减小，抗崩刃能力也得到了增强。     

鲁迅与《文心雕龙》

“摩罗诗力”和“现实战斗精神”是鲁迅文艺思想之核心,它们既是鲁迅在西方近现代文学思潮影响和新文学发展实际基础上的独特创造,也是对《文心雕龙》中“风骨”这一民族审美理想的继承和发展。二者之间既有差异又存在相通之处,证明现代文学批评与传统文论之间具有割舍不断的历史连续性。     

基于Bessel函数展开的语音信号ICA-R算法

为了解决语音信号参考独立分量分析(ICA with Reference,ICA-R)算法中参考信号选取难的问题.依据语音信号传播机理和Bessel函数展开系数对语音信号的表征能力,提出了基于Bessel函数展开的语音信号建模方法,利用Bessel函数展开系数作为变换系数,用少量的系数构建ICA-R中的参考信号来实现对期望语音信号的提取,并将该方法运用到语音信号隐藏技术中.仿真实验结果表明该方法能够较好地从混合语音信号中提取期望语音信号,并能有效地实现语音信号的隐藏与恢复.     

基于遗传算法和概率神经网络提高脑机接口中脑电信号识别率

针对脑机接口（BCI）研究中存在脑电信号（EEG）识别率低的问题,提出一种基于遗传算法（GA）和概率神经网络（PNN）的GA—PNN识别方法．用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征．以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化．基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类．该方法使EEG识别正确率达到92．499／5,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果（88．7％）相比,提高近4％,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段．     

硅灰改性水泥固化含U(Ⅵ)模拟有机废液试验

以铝酸盐水泥(Aluminate Cement,AC)和普通硅酸盐水泥(Ordinary Portland Cement,OPC)为基材,活性炭为吸附剂,硅灰、聚合物外加剂为水泥改性剂,研究了水泥种类、改性剂掺量、水胶比等因素对模拟混合浆体流动度、固化体的有机废液最大包容量的影响,测定了优化配方条件下固化体的力学性能及U(Ⅵ)浸出性能。结果表明:硅灰(Silicon Fume,SF)和聚合物外加剂协同作用下,可以显著提高有机废液的最大包容量。当硅灰掺量为15%,聚合物外加剂掺量为2%,水胶比为0.45,OPC及AC固化体有机废液的包容量分别可达21%和24%;优化配方条件下,固化体28 d抗压强度均大于20 MPa,抗冲击性合格,U(Ⅵ)42 d浸出率均为2×10-6cm/d,符合GB 14569.1-93的要求。     

基于主成份分析的Bagging集成学习方法

机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。     

复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法

针对工业现场在线检测对计算机视觉算法稳定性、实时性、精度和抗干扰能力的要求,结合两万吨挤压机活动部件五自由度实时监测系统的具体情况,在现有方法的基础上,提出了一种复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法.首先,在图像预处理的基础上通过Canny算法实现图像边缘二值化,并对得到边缘进行筛选,剔除不符合光斑轮廓特征的边缘.接着,采用一种改进的快速Hough变换初步确定激光光斑的大致位置和半径,依据Hough变换计算结果设置光斑有效区域,在有效区域内通过最小二乘法椭圆拟合得到亚像素精度的激光束中心坐标.实验研究表明,该方法在存在噪声的环境下单次检测时间小于50ms,精度达0.15像素(pixel).可在较强干扰下实现激光束中心的精确定位,与传统方法相比,精度高,实时性好,适应性强.