基于IAEPSO-IAWNN的高温低氧燃烧火焰稳定性识别

在对高温低氧燃烧条件下的煤粉火焰图像分析的基础上,提出了利用改进的自适应逃逸微粒群算法训练的改进的自适应小波神经网络对燃烧火焰的稳定性进行实时识别的算法.计算结果与实验数据基本吻合,说明该方法是可行的,可以用它对高温低氧技术下的燃烧稳定性进行识别.     

应用微粒群算法提取分类规则

分类是数据挖掘研究的主要内容之一,将微粒群算法应用于分类问题,进行分类规则的提取.对于微粒群算法本身而言,主要考虑两方面,一方面要考虑编码问题,另一方面要考虑适应值函数的定义.文章主要针对适应值函数进行研究,首先给出了前人提出的几种适应值函数,提出一种新的适应值函数,进一步采用UCI标准数据集进行实验,将几种适应值函数所得结果进行比较,结果表明该适应值函数的有效性.     

二氧化锡纳米微粒的制备与表征

介绍了制备SnO2纳米微粒的常用制备方法--溶胶-凝胶法,并采用溶胶-凝胶法制备了二氧化锡纳米微粒,对产品的制备过程作了简要论述,最后对产品进行了XRD、TEM、SEM 表征和相关问题讨论.     

微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

表面修饰CeF3纳米微粒的制备及摩擦学性能

在水-醇混合介质中采用阳离子共沉淀表面修饰法,制备了硬脂酸修饰的CeF3纳米微粒,利用透射电子显微镜(TEM)对其形貌进行了表征,在四球摩擦磨损试验机上考察了CeF3纳米微粒摩擦学特性.结果表明,表面修饰CeF3纳米微粒在有机溶剂中具有良好的分散性和稳定性,作为润滑油添加剂,显示出良好的减摩、抗磨和承载性能.     

基于锯齿型微粒群方法的放大器参数优化

针对放大器电路中多种参数的同时优化问题,对微粒群算法进行改进,提出一种锯齿型动态群体数量的微粒群方法,并将其用于放大器电路参数的优化设计.改进的锯齿型微粒群方法中,群体数量在每个固定的进化阶段线性减少,当群体数量减少到给定最小值时,利用交叉操作产生新个体对群体进行补充.此方法不但减少算法的运算量,而且减少因随机操作产生新个体导致平均适应度振荡的弱点.为验证方法的有效性,以放大器参数优化问题为研究对象,在高频条件下建立非线性电路及非线性器件的数学等效模型,利用不同的微粒群方法实现模拟电路的自动设计,对比实验验证方法的有效性.     

燃料特性和工况对直喷汽油机微粒排放的影响

在一台四缸增压直喷式汽油机上研究了其微粒粒径分布特性,考察了燃料属性(T90温度、乙醇添加)、发动机运行工况参数(负荷、点火时刻等)、喷射策略(喷射时刻、2次喷射)对微粒粒径分布以及微粒数目的影响规律.研究发现:T90温度对微粒排放有显著的影响,T90温度升高,微粒排放增加;增压直喷式汽油在中等负荷下的微粒排放浓度最高,在大负荷下由于轨压升高和高温排气的氧化,最大微粒排放浓度反而减小;汽油中添加10%的乙醇可以使得微粒排放适度减少;较早的喷射时刻使得燃料蒸发时间延长,混合气更加均匀,有助于减少微粒排放;而2次喷射有助于抑制微粒排放,选择合适的第2次喷射时刻,可使其抑制效果最佳;点火时刻对微粒排放影响显著,推迟点火可以减少直喷式汽油机的微粒排放.     

ZnWO4纳米微粒高效催化合成5-苯基-1H-四氮唑

通过简单的溶剂热法成功合成ZnWO4纳米微粒催化剂,将其用于催化环加成制备5-苯基-1H-四氮唑的反应.实验结果表明,0.2mmol的ZnWO4纳米微粒110℃催化反应10h,合成产物的产率达到81%;而非晶态、纳米棒ZnWO4作为催化剂的产率分别为43%和65%.显然,ZnWO4纳米微粒表现出了优越的催化性能.这可能归因于ZnWO4纳米微粒的小尺寸和高分散性,导致其具有比较大的比表面积.另外,纳米微粒ZnWO4的表面酸性在催化过程中也起着重要的作用.     

双阈值小波域降噪的微粒群优化

为了改进滤波效果,提高降噪质量,该文在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值方法的基础上,提出利用微粒群算法对双阈值进行优化. 采用Donoho提出的固定阈值作为上阈值,而把极大极小原理得到的阈值作为下阈值,再利用微粒群算法进行优化,得到最优双阈值进行降噪. 实验结果表明,该方法在降噪中可有效克服采用硬阈值法引起的伪吉布斯（伪Gibbs）现象和软阈值法导致过度光滑使信号失真等缺点,减少了信号的损失. 在提高信噪比的同时明显减小了均方根误差.     

基于小世界邻域结构的微粒群算法研究

分析了邻域结构对微粒群算法的影响,针对收敛速度慢,早熟收敛等缺点,结合小世界网络的基本特性,提出了一种基于小世界邻域结构的微粒群算法.在该模型中,邻域内部的高聚集性有利于微粒的细致搜索,而邻域间少量的长程连接又能保证微粒在进化过程中更加全面、快捷地实现信息的有效共享,从而在提高收敛速度的同时防止陷入局部最优.将本模型与Gbest模型及环形结构进行比较,发现该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能够获得更好的收敛效果.