浙江蔷薇科植物新资料

报道了浙江蔷薇科植物研究的若干新发现:1)接受Rubus linearifoliolus和R.linearifoliolus var.yanshanensis(Z.X.Yu et W.T.Ji)Y.F.Deng作为光滑悬钩子和铅山悬钩子的合法名称,前者在浙江无分布点;2)基于遂昌悬钩子R.tsangii Merr.va...     

淮南刘庄煤矿主井人工冻融土桩基稳定性分析

淮南刘庄煤矿主井井塔工程采用了人工冻融土地基,而人工冻融土在冻结和融化过程中各项物理力学性质指标、单桩、群桩承载力均发生了较大改变.文章通过计算,得到单桩竖向承载力、单桩水平承载力、群桩承载力以及桩基沉降量来分析桩基的稳定性.计算和分析结果对工程建设具有较重要的指导作用.     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

关于Frobenius群的推广形式

Frobenius群在有限群理论的发展过程中有着非常重要的作用,介绍了Camina对、广义Camina对、(CI)条件及(*)条件等几种常见的Frobenius群和Frobenius核的推广形式,得到了满足(*)条件的有限群和Frobenius群及其它几种推广形式之间的关系.     

基于蚁群算法的电梯群控系统控制器设计

随着社会的进步,电梯数量的不断上升,如何让电梯的运行变得更加有效成了一个亟待解决的课题。基于CAN总线和蚁群算法,将建筑物的楼层、电梯总体数量、乘客等候的时间以及电梯的载荷等重要指标融为一体,提出了一种新的针对电梯控制的操作系统,为下一步深入研究对电梯的控制打下良好的基础。     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

对流-扩散方程初边值问题的重整化群方法

利用摄动重整化群方法研究一类对流-扩散方程的奇异摄动初边值问题. 首先将时滞微分方程分解为左、右两个不带时滞的边值问题, 然后利用重整化群方法分别构造左问题和右问题的渐近解, 最后利用光滑缝接条件将左右两段解相连, 得到原问题的逼近解.