系统结构模型分部的底层要素法

本文从系统的底层要素出发，提出并证明了底层要素存在性、底层要素后果集并集的完全性以及它们在同一部分的充分必要条件，由此导出了系统结构模型分部的算法，实际应用进一步说明了这一方法的有效性。     

吉林地区成人T淋巴细胞水平的研究

本文采用酸性α—醋酸萘酯酶(ANAE)染色法,对吉林地区432名健康成人T淋巴细胞水平进行了研究,其结果男女之间,各年龄组之间比较(P均>0.05),均无显著差异,确立本地区T淋巴细胞的正常参考值为53.35％,其95％的正常值范围为31.35～75.35％。     

机器人路径规划的计算机模拟及统计分析

以计算机模拟为辅助工具 ,讨论了机器人路径规划的算法 ,提出一种简化算法二次规划 ,既可避免组合爆炸 ,又能得到一个较优的解 ,即满意解     

有序地质量最优分割的二分算法

1 引言"有序地质量最优分割法"是近年来地质勘探工程中,地层划分和对比所常用的一种定量方法.至今此法仍以最优分割定义为选优准则进行"全面比较选优",这就不可避免地存在着计算量大的缺点.因此,建立有效的最优分割判别准则,改进选优计算方法,是具有重要的实际意义的.     

真蓝甲藻(Gymnodinium eucyanochroum Tseng Sp.nov.)的亚微结构、色素性质及其在藻类进化中的意义

本文报告了在南京发现的蓝色裸甲藻,测定了它的藻胆色素。证明蓝色藻胆蛋白不是山“胞内蓝藻”(Cyanellen)所提供。电子显微镜的扫描表明细胞表面有众多的突起,不是光滑的;横沟内的鞭毛不是“带状”而是由细纤维丝膜状物拉着的螺旋形。透视电子显微镜观察表明,该藻有两个类型的细胞核,即“甲藻核结构”(Dinocaryotic structure)和“真核结构”,(Eucaryotic Structure),真核与叶绿体有一个共同的膜的包被,有一个与原生动物相近似的伸缩泡系统。叶绿体是分枝状,在细胞的边缘位,但也有其它形态。有淀粉颗粒而无“造粉核”或称”“蛋白核”(Pyrenoid),多数位于叶绿体外或之间,类囊体与一般甲藻不同,不是三个排成一条“带”而是两个排列成“带”。有发达的线粒体,和高尔基体;鞭毛不论纵沟内的或横沟内的,其横切面,均为9+2的形式,其纵切面是由纤维丝成束的结构。蓝色色素提取物,可见光最大吸收峰为456nm,与隐藻藻胆色素十分相似。从细胞亚微结构及其色素性质,作者认为它是藻类演化过程中的一个中间类型的甲藻共生体。     

微型计算机中西文表格自动处理软件的算法设计

本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。