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沙尘暴也有好处?沙尘暴来袭的时候,就意味着空气变得肮脏不堪,视野极差,连呼吸都开始困难。而撇开对人的作用,沙尘暴却对自然界有独特的作用。比如沙尘等大气中的微粒能反射掉大量太阳辐射,抵消一部分温室效应。碱性沙尘还能中和酸雨,给海洋带去丰富的营养元素。几百万年以前,西北来的沙尘堆积了40万平方公里的黄土高原,     

基于小世界模型动态演化邻域的微粒群算法

分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法.该算法初始化群体拓扑结构为"聚集系数大,平均最短路径长"的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性.在算法进化过程中,当邻域多样性小于给定阈值时,以小概率向网络随机增加长距离边,逐步形成"聚集系数大,平均最短路径小"的小世界网络,加快邻域间信息交流的速度.仿真结果表明,结合适当的惯性策略,该算法能获得更好的收敛性能和收敛速度.     

CTAB-正己醇-正庚烷-水四元反相胶束体系制备CdS纳米微粒及其光学性质

制备和表征了CTAB-正己醇-正庚烷-水四元反相胶束体系, 确定了微液滴呈单分散且稳定的反相胶束区域, 并以微液滴为“微反应器”合成了CdS纳米微粒; 研究了反相胶束体系的四元组成对纳米微粒的尺寸及分布、 形貌、光学性质和稳定性的影响. 当W = 24.45 (W = [水]/[CTAB]), P = 5.27 (P =[正己醇]/[CTAB]), [CTAB] = 0.19 mol/L, [Cd2+]和[S2－]为8.45 ( 10－4 mol/L时, 可得到尺寸均一的CdS纳米微粒, 其粒径为6～8 nm.     

基于改进微粒群算法的非线性系统模型参数估计

将改进微粒群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对三种典型的非线性系统模型参数估计进行验证。实验结果表明:改进微粒群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。     

标准的微粒群优化算法的收敛性分析

利用矩阵理论对具有随机数的标准微粒群优化算法进行了收敛性分析,给出了c=d=1和c=1两个收敛性结果.     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

差分演化的微粒群算法

针对基本粒子群算法易陷入局部极小点、搜索精度不高等缺点,在算法改进方面引用差分演化算法的变异操作提出了差分演化的PSO算法,并用matlab仿真证明该算法的可行性。     

优化差异工件单机批调度问题的混合微粒群算法

研究了单机环境下具有动态到达时间的差异工件批调度问题,设计了微粒群算法对此类问题进行求解,并结合动态规划进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和动态规划算法进行有效结合,改善近似解的质量.在实验中,对各类不同规模的算例均进行了仿真,验证了该算法的有效性.     

协同随机微粒群优化的神经网络预测建模

针对一类难以精确建立数学模型的非线性控制系统,提出了协同随机微粒群优化CSPSO的神经网络预测建模方法.CSPSO在协同微粒群算法CPSO执行之后引入随机微粒群优化SPSO的思想,促使CPSO摆脱了伪最小值现象,并且保证其以概率1收敛于全局最优值.通过采集对象输入/输出数据,将CSPSO应用到模型权值的离线训练中,并给出了实现的具体步骤.结果表明在实验的几种算法中,CSPSO训练的神经网络模型精度较高且算法学习的稳定性较佳.     

亚硫酸氢钠十二酰乙醛注射液与三种抗生素配伍的稳定性研究

目的:考察亚硫酸氢钠十二酰乙醛注射液与头孢唑啉、头孢哌酮、头孢噻肟钠在常用输液中的药物配伍稳定性.方法:应用高效液相色谱、酸度计、注射剂微粒分析仪分别考察亚硫酸氢钠十二酰乙醛注射液与三种抗生素配伍后,温度在25℃条件下的外观、含量、pH、微粒的变化.结果:在室温(25℃),6小时内各混合液均澄明,外观无颜色变化,pH值无明显变化,含量大于90%.结论:亚硫酸氢钠十二酰乙醛注射液可以与三种抗生素配伍,但最好在2小时内用完或现用现配.