枸杞总黄酮提取工艺优化及不同年份枸杞总黄酮含量测定

为探究枸杞贮藏过程中总黄酮含量变化规律,以枸杞总黄酮提取率为指标,采用单因素实验研究浸提温度、乙醇体积分数、料液比和提取时间4因素对枸杞总黄酮提取率的影响,设计正交试验优化提取工艺,并在优化条件下研究不同年份枸杞总黄酮含量及理化指标间的差异.结果发现,最佳提取工艺参数即浸提温度70℃、乙醇体积分数80%、料液比1∶15 g/mL、提取时间2.5 h、提取次数为2次.在此条件下,发现枸杞总黄酮含量随贮藏时间延长而呈现下降的变化趋势,这为枸杞总黄酮的开发利用和快速鉴别枸杞新陈提供理论依据.     

大流域水资源优化分配技术研究

主要目的是提供一些在水资源优化分配方面有用的方法，并演示如何方便地运用这些方法有效地对复杂的水资源问题进行系统研究.采用大系统递阶动态规划方法(LHDP)确定重要参数的变化.此法能方便地求出模型的最优解和最佳协调解.     

基于PSO和SVM的矿区地表下沉系数预测

研究并建立矿区地表下沉系数的智能预测模型.将粒子群优化(PSO)和回归支持向量机(SVM)方法进行融合.采用PSO算法优化SVM回归估计参数,在简要分析影响地表下沉因素的基础上,建立了基于PSO优化参数的SVM(PSO-SVM)矿区地表下沉系数智能预测模型.以我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与改进BP神经网络算法的预测结果进行了比较.结果表明:PSO-SVM方法计算地表下沉系数是可行的,收敛速度更快,计算精度更高.为地表下沉系数的计算探索了一种可行的方法.     

基于人工智能方法的变电站选址定容规划研究

变电站选址定容优化规划是一个多目标、多阶段,非线性．受约束的混合整数规划问题,传统的运筹学方法已不能满足求解的需要,以人工智能技术为主的各种智能优化算法成为解决变电站规划的主流算法。本文对变电站选址定容从规划的技术和经济性划分可靠性和经济性模型,按规划时问分静态和动态规划模型。并对多种算法进行全面的综述,重点分析这些模型和算法存在的问题和不足,并对存在问题和研究进行展望。     

一种求解二次分配问题的改进蚁群优化算法

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,通过与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于系统可靠度的预应力空间网格结构优化

为降低预应力空间网格结构系统优化分析的复杂度,提出一种利用改进的遗传算法进行结构系统可靠度约束下的最小质量优化设计的方法。该方法将系统可靠度作为结构优化控制参数,采用分枝限界法判定系统的主要失效模式,应用PNET法计算系统的可靠度。算例分析表明,该方法得到的最优个体质量相对于最佳矢量型法降低了2．82％。该方法合理有效,具有工程应用价值。     

多目标优化问题的研究

针对传统方法求解多目标优化问题的局限性,应用一种新的算法求解。遗传算法从问题解的串集开始搜索,覆盖面大,可以同时处理群体中的多个个体,利于全局择优,减少陷入局部最优的风险,而最小生成树具有过程简单清晰、适用性广泛的特点,结合两者的优点,构造了基于生成树的遗传算法。首先通过加权目标规划法求出最优解,然后通过遗传算法和基于生成树的遗传算法求解,结果表明,对于小规模的多目标优化问题,两种算法都可以求出最优解,在求解时间方面,基于生成树的遗传算法比遗传算法更优越。     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

基于Petri网的分布式网络单元流量优化

建立了基于Petri网的分布式网络基本模型DNMPN,实现了分布式计算机网络的基本功能,并在此基础上提出了流量优化的Petri网分布式网络模型DNMPNTO,改进了基本模型的重复转发问题。DNMPNTO具有很好的可扩展性,有效地优化了网络单元的流量,提高了网络系统的效率,适用于建立大中型分布式网络系统。     

广义Kuhn-Tucker真有效解在非光滑向量优化中的充分条件

考虑带不等式约束的非光滑向量优化问题,并且引入带Clarke导数的广义Kuhn-Tucker约束品性,分别在广义Kuhn-Tucker约束品性成立和约束函数是凹函数这两种情况下,证明了Geoffrion真有效解是广义Kuhn-Tucker真有效解。