基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

活性炭微波加热制备装置的仿真设计

活性炭在石化、电力、化工、临床医疗、环保等多个行业中广泛应用,其市场需求量也与日俱增.研究表明,相对于传统方法,微波法制备的活性炭具有孔隙结构更发达,比表面积更大,孔隙结构分布更均匀等优势.然而,这些研究都局限于实验室层面,现有的微波加热装置普遍存在热点、热失控和加热效率低下等问题.这严重限制了微波能在活性炭工业制备中的大规模应用.针对上述问题,本文以国内大量存在的竹子为研究对象,提出了一种可用于活性炭制备的微波均匀加热装置设计方案.通过多物理场仿真计算,以原材料的受热均匀性及装置的能量馈入率为考核标准,采用参数扫描分析的方法对装置参数进行了优化,得到了S11参数为-26.81dB,温度场的变异系数为0.2834的加热装置.此外,本文还结合参数扫描过程以及不同算法的运用,验证了该仿真计算的鲁棒性和准确性.该文章的工作对当前的活性炭工业制备装置的设计具有重要指导意义.     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

一类非线性二阶三点边值问题正解的全局结构

本文考虑二阶常微分方程三点边值问题{u″(t)+h(t)f(u)=0,t∈(0,1),u′(0)=0,u(1)=λu(η),其中η∈[0,1),参数λ∈[0,1),函数f∈C([0,∞),[0,∞))满足f(s)0,s0,h∈C([0,1],[0,∞))在[0,1]的任意子区间内不恒为零.在满足条件f0=0,f∞=∞时,本文讨论了该边值问题解所构成的连通分支随着参数λ在[0,1]内的变化而变化的情形,建立了正解的全局结构.主要结果的证明基于锥上的不动点指数定理以及解集连通性质.     

多孔陶瓷负载钯催化剂及污水处理研究

本研究以廉价的高岭土、滑石粉、氧化铝为主要原料,水泥为固化剂,疏水型活性碳粉为泡沫稳定剂,采用直接起泡法制备了高开气孔率的多孔陶瓷,采用浸渍和反应法负载氢氧化高钯催化剂.利用次甲基蓝模拟污水,并作为钯基催化剂催化次氯酸钠分解的标识物.研究了催化剂负载量、温度、次氯酸钠用量对催化剂降解次甲基蓝的影响.结果显示,多孔陶瓷负载的钯催化剂能有效催化次氯酸钠分解,极大地提高了次甲基蓝氧化褪色的速率,随温度升高,最终褪色所需时间急剧减少.在温度为40℃,催化剂量为0.4g,NaClO量为5mL,pH值为7.88的条件下,50mL浓度为10mg/L的次甲基蓝仅需要58min就能褪至无色.     

粒子群算法在地震灾害应急避难所选址中的应用:以云南省鲁甸县文屏镇为例

以云南省鲁甸县文屏镇为例,在政府指定的地震灾害应急避难所候选场址的基础上,结合基础地理数据和人口分布数据,建立以最短化避难总距离和最小化避难所总容量为目标、不超出最大服务距离和不超过避难所最大容量为约束的多目标模型,采用改进的粒子群算法对其进行解算,并结合地震灾害避难所要求建立综合评价指标,对避难所分配结果进行分析评估.结果表明:共得到12种优化的方案;从安全性角度方案6为最优方案,从收容性角度方案12为最优方案,从成本投入方面方案1为最优方案;综合3个指标考虑方案12为最优方案.各种不同评估方案能为该区域避难所的责任区划分提供一定的理论基础.      

北京常见绿化植物生态调节服务研究

以北京世纪坛绿地为研究点,利用Li-6400便携式光合仪测定16种常用绿化植物的叶片光合、蒸腾速率,结合植物绿量,估算常见绿化植物的生态调节服务.结果表明,绿化植物光合速率日变化呈现单峰或双峰的变化趋势,而蒸腾速率日变化以双峰变化趋势居多,第1个峰值出现在09:00—11:00,第2个峰值出现15:00—17:00;植物叶片日固碳量为1.80~8.73g·m~(-2)·d~(-1),释氧量为1.31~6.35g·m~(-2)·d~(-1),释水量为1.53~4.80kg·m~(-2)·d~(-1),蒸腾吸热量为3.71~11.59 MJ·m~(-2)·d~(-1),降温值为0.25~0.77℃;单株植物的固碳量为21.97~1 550.64g·d~(-1),释氧量为15.98~1 127.74g·d~(-1),释水量为9.48~877.08kg·d~(-1),蒸腾吸热量为23.03~2 116.26 MkJ·d~(-1);聚类分析结果表明,阔叶乔木国槐、毛白杨和垂柳单株尺度的生态调节服务最强,在北京绿地绿化中可优选以上阔叶乔木,灌木植物连翘和针叶乔木油松有较高的生态调节服务,也是绿化植物的优选品种,草本早熟禾单株水平生态调节服务最差,但通过大面积的铺设,可实现其生态价值和景观价值.     

泡沫陶瓷基氢氧化高镍催化剂的制备及模拟污水处理研究

本研究以活性炭为造孔剂制备泡沫陶瓷,通过浸渍法使NiCl2负载于泡沫陶瓷,再与NaClO和NaOH混合溶液反应生成NiOOH催化剂.以一定浓度的亚甲基蓝为污水模拟物,亚甲基蓝褪色时间来衡量NiOOH催化剂的催化性能.以催化剂量、次氯酸钠量、pH、温度为变量,分别通过单因素实验和正交试验探究了它们对催化效果的影响以及确定污水处理的较优组合条件.结果表明,在温度为55℃、pH为8、催化剂量为1.0g、NaClO量为15.0mL时,亚甲基蓝的完全褪色时间为131min.各因素对污水处理效果的影响顺序为温度催化剂量pHNaClO量.污水处理的最佳实用组合条件为温度为35℃、pH为8、催化剂量为1.0g、NaClO量为15.0mL.     

新型氯离子活化过氧单硫酸盐的非自由基系统去除水中扑热息痛的研究

提出了基于过氧单硫酸盐(PMS)的非自由基氧化法降解水中典型药物污染:利用常见的氯离子(Cl-)活化PMS降解水中典型药物扑热息痛,并同传统次氯酸钠氧化降解扑热息痛系统进行比对.对比研究了两系统中氧化剂投量、底物浓度和pH值对扑热息痛去除的影响.实验结果表明PMS/Cl-系统对扑热息痛的去除符合典型零级反应动力学模型,而NaClO系统对扑热息痛的去除符合拟一级动力学模型.当扑热息痛初始浓度为10mg/L时,0.4mM PMS和50mM Cl-在120min内对其去除率最大可达76.7%.结果表明在PMS/Cl-和NaClO系统中,提高氧化剂浓度、降低底物浓度、降低系统pH值均利于目标物的去除.PMS/Cl-和NaClO系统均以HClO为主要活性因子降解污染物,但是PMS/Cl-系统中活性因子的产生更为缓慢,今后可考虑在基于PMS的高级氧化系统中投加氯离子以实现消除残余氧化剂并保证系统的持续消毒能力.     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。