基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法

为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基因云对进化种群进行编码,基于约简属性熵权逆向云进行量子旋转门自适应调整,使其在定性知识指导下能够自适应控制属性约简空间搜索范围,并采用量子云变异和云纠缠操作算子较好地避免了在属性演化约简中易陷入局部最优和早熟收敛等问题,使算法快速搜索到全局最优属性约简集.仿真实验表明,提出的最小属性约简增强算法具有收敛速度快、约简精度高和稳定性强等优点.     

红花主要农艺性状与单株籽粒产量的相关和通径分析

为了分析不同红花品种主要农艺性状与单株籽粒产量的关系,对20个红花品种的10个农艺性状进行了相关和通径分析.结果证明,9个相关性状对单株籽粒产量的影响顺序是百粒重单株有效果球数、二级分枝数分枝长度一级分枝数茎粗顶花球直径株高第一分枝高.多元回归分析表明,茎粗、一级分枝数、单株有效果球数、分枝长度、第一分枝高、百粒重为影响单株籽粒重的主要因素.通径分析发现,百粒重、一级分枝数对单株籽粒产量影响最大,因此,在适当控制茎粗、分枝长度、第一分枝高、单株有效果球数的基础上,将提高百粒重、一级分枝数作为红花品种的主要选育方向.     

一种自适应调节粒子群优化算法的研究

针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.     

基于自适应变异粒子群算法的铁路空车调配

提出一种用于求解铁路空车调配的自适应变异粒子群算法.该算法在迭代过程中加入了变异操作,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子来增强算法跳出局部最优的能力.将自适应变异粒子群算法用于铁路空车调配,建立以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计相应的算法.算例结果表明,应用自适应变异粒子群...     

距离加权反比插值法和克里金插值法的比较

首先给出了距离加权反比插值法和克里金插值法的原理，然后对这两种方法在理论和实际应用上进行了比较，其结论是克里金插值法的效果优于距离加权反比插值法的效果。     

"核心期刊"的功能变异

“核心期刊“的正常功能是优化信息资源、提供便捷的检索途径，以及对期刊业的示范和导向作用。核心期刊的功能变异，突出表现在由信息源(或信息检索途径)变成了评价尺度。核心期刊功能的变异及被滥用，严重干扰了期刊界的有序竞争，浪费了宝贵的学术资源，助长了不良学风和学术腐败。     

《伦敦》的文体学分析

威廉·布莱克是19世纪英国浪漫主义诗人之一,《伦敦》是其著名诗集《经验之歌》中备受关注的一篇。文章运用现代文体学理论,从表层结构变异、深层结构变异现象和过分规范化现象进行分析,旨在帮助提高对该诗的理解和对英语诗歌的欣赏能力。     

改进的新颖全局和声搜索算法

为了提高和声搜索算法的寻优性能,提出了改进的新颖全局和声搜索(INGHS)算法.通过差分向量范数定义和声记忆库多样性,以和声记忆库的多样性信息为指导实现位置动态更新,并结合变异操作更新和声记忆库.算法采用动态位置更新策略产生新和声,在寻优早期具有较好的全局搜索性能,在寻优后期具有较好的局部搜索性能,提高了算法跳出局部最优的能力.利用7个标准测试函数对所提算法与目前已知文献中优秀的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明所提算法具有较好的寻优性能.     

杨树无性系木材纤维长度和宽度的株内变异

对7个杨树无性系纤维形态的测定研究表明，前6、8、11年内7个无性系纤维长度在胸径处的变异不显，最大的I-69杨比最小的95杨纤维长度增加了6．6％。纤维长度和宽度在7个无性系中从髓心到树皮的径向变异均表现为显增加，但宽度增加没有长度增加显。纤维形态在株内纵向变异规律为：纤维长度在同一年轮内不同高度间的变异均是树干基部较小，随树高的增加纤维长度逐渐增加，树高增加到5．6m后纤维长度达到最大，随后波动较小，至17．6m又开始下降；纤维宽度在树干基部到3．6m的范围内较大，而超过3．6m后开始减小。回归分析表明，纤维长度与年轮及树干高度的关系可用多项式描述。树木生理年龄是影响纤维形态的一个主要因子。     

基于改进BCC算法的配电网综合运行优化

研究了配电网综合运行优化问题.将配电网无功优化与配电网络重构联络开关两者相结合,建立了配电网多目标综合优化数学模型.提出了基于改进的细菌群体趋药性算法的配电网综合优化计算新方法,针对算法易于陷入局部最优解的缺点,新算法在基本的细菌群体趋药性算法的基础上引入了动态调整策略、自适应变异算子和混沌搜索机制,改善了细菌寻优速度和寻优效率.利用改进的细菌群体趋药性算法对IEEE33系统进行综合优化,结果表明改进算法可以有效地降低系统有功网损,提高各节点电压,同时也验证了改进算法的可行性和有效性.