新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

盐析液固两相流场的PIV测量方法

利用粒子图像速度场仪(particle image velocimetry,以下简称PIV)测量离心泵叶轮内部伴有盐析的液固两相流场.用图像采集卡将CCD相机拍摄的流动图像实时地传输并存储到计算机中,采用自行开发的液固两相流图像处理及分析软件,先把粒子从背景中分离出来,然后通过算法,根据粒径的大小分离出固相和液相两相流的粒子.经过实际测量研究表明,该方法对硬件的依赖小,测量成本低,是一种测量输送含有盐析晶体的液固两相流动的有效方法.     

水溶性La_(0.88)Sr_(0.12)MnO_3纳米粒子的非水相合成

采用纳米微乳液法,以三嵌段共聚物聚氧乙烯-聚氧丙烯-聚氧乙烯(PEO-PPO-PEO)为表面活性剂,乙酰丙酮镧(III),乙酰丙酮锰(III)和乙酰丙酮锶(II)为前驱体,1,2-十六烷二醇为还原剂成功合成了水溶性La0.88Sr0.12MnO3纳米粒子.FT-IR分析证实该纳米粒子表面存在PEO-PPO-PEO分子,XRD和TEM分析表明该纳米粒子基本上呈球形、粒径分布窄、结晶度高,VSM测试表明该纳米粒子室温下显示软铁磁性.纳米粒子在水中快速和高效的分散收集过程,表明该纳米粒子具有良好的水溶性和磁操控性.     

银纳米粒子的制备及对4-硝基苯胺的催化还原作用

采用氢气还原法制备了粒径为40~60 nm的银纳米粒子,通过紫外可见吸收光谱现场跟踪了其对硼氢化钠还原4-硝基苯胺反应的催化作用,并利用表面增强拉曼散射技术研究了反应体系中各物质与催化剂表面的作用方式.结果表明:4-硝基苯胺通过硝基与银纳米粒子的直接接触,并以银纳米粒子为中转站实现了电子的传递,在室温下极大地加速了对4-硝基苯胺的还原反应;催化剂用量和还原剂用量的增加可明显加快催化还原反应的速度.     

宏粒子强化真菌浸矿研究

真菌浸出是一种具有发展潜力的新型生物浸矿方法,但需研发强化浸出技术提高浸出率。研究了陶瓷颗粒和玻璃珠两种宏粒子强化黑曲霉浸铀。结果表明:两种宏粒子均可提高铀的浸出率。宏粒子的粒径和加入量对黑曲霉浸铀效果有明显影响。加入1 mm、50 g/L的陶瓷颗粒,铀浸出率为71.11%,比对照组提高了6.19%;加入1 mm、20 g/L的玻璃珠,铀浸出率为76.04%,比对照组提高了11.12%。     

基于DPSO-RK算法解带有交易成本的投资组合选择问题

目的在Markowitz均值-方差模型的基础上,建立带有交易成本且期望收益和风险都有一定误差的投资组合选择模型,即乐观情况下期望收益最大风险最小模型和悲观情况下期望收益最小风险最大模型。方法根据模型特点,设计了基于Runge-Kutta法的差分进化粒子群优化(Differential PSO with Runge-Kutta,DPSO-RK)算法。结果与结论数值试验表明用DPSO-RK算法求解该模型是有效的,模型符合实际,与改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)相比,本文所提出的算法具有更好的仿真结果。     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

河南大学学报(自然科学版)2014年1～6期总目录

正~~     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

基于6粒子纠缠态的未知单粒子态量子信息共享

以6粒子纠缠态为量子信道,提出了一个单粒子未知态的量子信息共享方案.首先信息发送者对手中的粒子进行 Bell 基测量和单粒子测量,接着合法双方的任意一方对自己拥有的粒子做一次单粒子测量,则另一方对自己拥有的粒子进行适当的幺正变换,就可以重建原始粒子态,从而实现了量子信息共享.该方案成功的概率为100;