用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

纳米多功能磁共振造影剂的合成、修饰及其生物应用

磁性纳米粒子在生物成像方面已经得到了广泛的应用,并且有着良好的发展前景.就纳米多功能磁共振造影剂的种类、合成、表面修饰及其生物应用等方面介绍了近年来国内外在这一领域的最新进展.     

面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.     

形变双奇核1944Au中的强耦合带

利用重离子融合蒸发反应159Tb（29Si,4nγ）194Au布居了形变双奇核184Au的高自旋态,用GASP探测器阵列进行了在束γ实验测量．通过对实验数据的深入分析,新发现了一条可归属于184Au核的强耦合转动带．基于对转动带有效K值的分析以及从实验数据中提取出的带内B（M1）／B（E2）值与理论计算值的比较,建议了转动带的准粒子组态和能级的自旋宇称值．     

基于ZnO半导体纳米线膜的声表面波型紫外探测器

针对传统半导体光电探测器件结构的宽带隙半导体紫外探测器可测信号弱的问题,提出了一种基于ZnO纳米线膜的声表面波型紫外探测器。该探测器利用ZnO纳米线膜的强紫外光电响应特性和声表面波器件的灵敏的声电相互作用机制,将采用高纯锌粉的热蒸发氧化工艺制备的纤锌矿型ZnO纳米线制作在已有声表面波小波传感器上。利用光致发光谱研究发现,由于低维激子限域效应和表面效应,所制作ZnO纳米线敏感膜中的紫外光电效应优于外延ZnO半导体薄膜;同时,基于ZnO纳米线膜的声表面波式紫外探测器在紫外光辐照下该探测器的中心频率减小,损耗增大。实验研究表明该器件能够实现长波紫外光的高灵敏度探测。     

硅锌矿在(NH4)2SO4-NH3-H2O体系中高液固比下的浸出动力学

通过实验研究硅锌矿在(NH4)2SO4-NH3-H2O体系中高液固比下的浸出动力学.采用粒径为96～109 μm的纯硅锌矿样品,在液固质量比为200时,考察搅拌速度、反应温度及总氨浓度对锌浸出率的影响.研究结果表明:提高温度和总氨浓度能显著提高浸出速率,而当搅拌速度大于250 r/min时,其对浸出速率的影响较小;浸出过程遵循孔隙扩散控制粒子模型,扩散与化学反应并非仅发生于颗粒外表面,而是发生在整个外表面及孔隙内部,浸出速度受孔隙扩散控制;浸出过程的表观活化能与反应级数分别为71.35 kJ/mol和4.27.     

基于坡莫合金的微磁传感器系统在机动车辆流量检测系统中的应用

在单车道路段交通系统中利用车辆的磁特性,使用基于微磁传感器的自动检测系统,可以方便、快捷地获取和处理机动车辆的流量和速度信息。本文提出了一种基于微磁传感器的SOP（Sys-tem on PCB）自动检测系统,能可靠地完成机动车辆弱磁信号的检测、信号处理、数据存储等功能。经过实验验证,真正实现了交通管理中车辆检测的无人化和智能化。     

参数优化支持向量机的农业大棚温室温度预测模型

利用支持向量机核函数linear,polynomial,radial basis function和sigmoid,通过粒子群算法对惩罚参数c和gamma寻优,建立农业大棚温室温度预测模型.试验结果表明:通过粒子群算法设定惩罚参数c为14.392,gamma为0.01时,得到的P_RBF预测模型对由24个测试时间所测数据组成的训练集拟合程度达90.849%,对加入随机影响因子的由5个测试时间所测数据组成的预测集拟合程度达90.545%,显示该预测模型具备相当的鲁棒性;P_RBF模型对温室内温度预测具备相当的可靠性,可以准确预测温室内温度变化趋势,解决温室控制系统中温度难以预测的问题.     

开放存取期刊站点自动分类方法

为了提高OA期刊站点分类识别的准确率,从抽取到的站点标题和正文中提取关键词构建语料库,并将其作为最小二乘支持向量机的输入矢量。针对最小二乘支持向量机参数选取和基本粒子群算法极易陷入局部最优解问题,借鉴遗传算法和自然选择机理,提出了基于混合粒子群的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,该分类方法提高了站点识别精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。