交错群显式（AGE）矩阵迭代方法

本文介绍一种新的显示迭代方法，以适合求解共轭转置矩阵方程，这是一种交错使用的迭代方法。     

集合上非一一变换构成群的条件

利用非空集合A的商集讨论A上一个非——变换f能出现在一个由A上变换构成的乘法群G中的充要条件，并发现G与A的商集上的一个变换群同构．     

基于语言偏好的群体决策的软解法

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．该模型可用于人－机交流式ＧＤＳＳ或小群（７～１２人）会议支持系统的软件设计     

ICP-AES法测定录音带磁粉中七种痕量元素

用顺序ICP光谱仪测定录音带磁粉中Ca、Mg、Cr、Co、Mn、Zn和Ti等痕量元素。样品用H_2SO_4/H_3PO_4/HNO_3混合酸分解。利用仪器的扫描程序,确定被测元素的分析线及背景校正点波长,并求干扰元素校正系数。估计了七个元素的检出限。测得平均回收率在90～104%之间。     

原子外层空轨道相对最稳定顺序及周期性规则

本文提出原子外层空轨道相对稳定性可作为电子填充的粗略判据;给出由中性原子轨道能数据直接导出原子外层轨道相对最稳定顺序的图表及周期性规则;用以简明、清晰、合理地推引解释元素基组态和解释元素周期律。提出在中心势场模型基础上推引全部元素基组态的方法。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

基于两类循环码构造3-设计

信道编码理论中最热门的课题之一是利用组合设计和群论等数学知识构造新的循环码.由于循环码具有良好的代数结构,被广泛应用于工程和通信等领域.构造在F_7^m上两类循环码族,第一类码的参数为[q+1,q-7,d],其中d≥6,m≥2且为整数;第二类码参数为[q+1,8,q-9],其中m≥2且为整数.设q=7^m,由已给出的两类循环码的任意非零权重的码字的支撑集在一般射影线性群PGL(2,q)下是不变的,且一般射影线性群PGL(2,q)在射影直线PG(1,q)上的作用是3-传递的,从而可以验证对应的关联矩阵构造3-设计.     

黔产赤灵芝不同部位无机元素和营养成分分析

以黔产青冈椴木赤灵芝为研究对象,测定了灵芝子实体(整支)、灵芝孢子粉(破壁)、灵芝孢子粉(未破壁)和灵芝菌盖中5种营养成分和24种无机元素,并进行相关性分析。结果表明：灵芝中营养成分与无机元素间具有一定的相关特性;灵芝不同部位的水分、灰分、多糖和三萜及甾醇含量均符合2020版《中华人民共和国药典》规定;灵芝孢子粉(破壁)具有较高的蛋白质、多糖和三萜及甾醇含量;元素Sn、Mo、B、Be和Ag在灵芝不同部位中均未检出;As在灵芝孢子粉(破壁)、灵芝孢子粉(未破壁)中未检出;元素Pb、Cd、As、Hg和Cu在灵芝不同部位中的含量均低于最大限量值;Al在灵芝子实体(整支)中超标率为100%;Cr在灵芝孢子粉(破壁)中超标率亦为100%。     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.