CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

基于萃取和超高效液相色谱-串联质谱法的贝类抗生素快速测定方法

建立一种简单、快速的超声波萃取–固相萃取净化–超高效液相色谱串联质谱分析方法, 可以同时测定淡水贝类软组织中磺胺类、喹诺酮类、大环内酯类、β-内酰胺类和氨基糖苷类中15种抗生素。采取超声波萃取法, 对贝类体内的抗生素进行萃取, 用固相萃取方法净化提取液, 最后用超高效液相色谱–三重四级杆质谱对目标物进行分析检测。主要比较两种固相萃取柱Oasis HLB和Oasis PRiME HLB对污染物的净化效率, 后者展现出较好的结果。15种抗生素加标回收率实验结果表明: 当加标浓度为50 ng/g时, 回收率为64%~121%, 相对标准偏差为0.5%~19% (n=3); 添加高浓度(100 ng/g)样品时, 回收率为67%~117%, 相对标准偏差为1%~9%(n=3)。方法检测限(LOD)为0.004~0.5 ng/g (干重), 定量限(LOQ)为0.013~1.67 ng/g (干重)。该方法具有回收率高、检测限低的特点。使用该方法对鄱阳湖3个采样点三角帆蚌中的抗生素进行分析, 结果显示, 在15种抗生素中, 有9种均不同程度地检出, 检出频率和浓度最高的是甲氧苄胺嘧啶, 最高浓度达到78.8 ng/g, 其次是奇霉素(41.2 ng/g)和环丙沙星(39.8 ng/g)。     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

形变和非简谐振动对SiC有效电荷和热膨胀系数以及弹性模量的影响

应用哈里森(Harrison)键联轨道法和固体物理方法,考虑到形变和原子作非简谐振动,得到六角形二维类石墨烯AN-B8-N化合物的热膨胀系数、弹性模量以及有效电荷的解析表示式;以SiC为例,探讨了形变和原子非简谐振动对它们的影响.结果表明:SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而缓慢增大,但变化较缓慢;若不考虑非简谐项,则SiC的热膨胀系数和弹性模量均为零,非简谐效应是SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而增大的原因;形变会使SiC的正负离子的有效电荷的大小均减小,减小幅度分别为14.5%和8.56%,形变对正离子有效电荷的影响大于负离子.在所述的大小、剪切、轴向拉伸、原子振动形变这几种形变中,以轴向拉伸形变对有效电荷的影响最大,以大小形变和剪切形变的影响最小.温度愈高,原子的非简谐振动效应愈显著,形变对SiC的极性和有效电荷的影响愈大.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

带裂纹非均匀各向异性材料的双周期弹性焊接第一基本问题

双周期弹性问题作为构建各向异性损伤理论的基础问题,是弹性和断裂力学理论的重要研究课题.利用复变函数理论提出并讨论两种各向异性材料组成的无限板的平面弹性第一基本问题,板内含有的双周期分布裂纹群以及焊接界面都假设是任意光滑的曲线.运用Lekhnitskii各向异性板的复变函数理论,将求解该平面弹性问题划归为寻求满足对应边值问题的解析函数;然后构造Sherman变换得到解析函数的广义表达式;进一步利用广义Plemelj公式将问题转化为一组正则型奇异积分方程的解,并在数学上严格证明积分方程的唯一可解性.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

全球参考站网窄巷非校准相位延迟

窄巷非校准相位延迟（UPD）产品的质量和可用性是影响精密单点定位模糊度固定（PPPAR）效率的重要因素.采用全球108个国际GPS服务（International GPS Service,IGS）测站观测数据,计算了基于全球参考站网的窄巷UPD产品,分析了窄巷UPD产品的变化特性,其单日变化量最大可达0.6周.通过分析UPD改正后的模糊度残差,论证了UPD产品和用户端模糊度均受到因未被恰当模型化而造成的残余误差的影响,且UPD的时变特性与各参考站残余系统误差有关.最后,采用4个用户站进行PPPAR实验分析UPD产品的可用性,以模糊度固定失败率、固定错误率和首次固定时间为评估指标,结果表明,全球参考站网窄巷UPD产品的最佳使用时限不大于30 min.     

具反馈控制和Holling Ⅳ功能性反应捕食非自治系统的持久性和全局稳定性

目的研究一类具反馈控制和HollingⅣ功能性反应捕食非自治系统。方法通过应用微分方程比较原理和构造适当的Lyapunov泛函进行研究。结果得到保证该系统解的持久性和全局稳定性的充分条件。结论与具反馈控制和HollingⅡ功能性反应捕食系统相比,当功能性反应函数非单调增加时,该系统仍可保持其持久性和全局稳定性。