颗粒流体系统的宏观拟颗粒模拟

拟颗粒模拟（pseudo-particle modeling,PPM）是一种粒子方法（PM）,提出于1996年,虽然它很适合微观颗粒流体系统的模拟,但在实际系统中的应用却受到计算量的严重限制。结合加权平衡和有限差分等手段将粒子间作用提升到符合Navier-Stokes(N-S）方程的流体微元尺度,进一步提出了宏观拟颗粒模拟（MaPPM）,应用此模型,模拟了一维Poiseuille流,并通过与另一相关PM－－光滑粒了流体力学（SPH）的定量比较,说明了其优越的精度与计算效率,在单颗粒绕流、双颗粒沉降和多颗粒流化的模拟中也获得了合理的曳力系（CD）和原PPM未能获得的细胞的瞬时流场,并显示了良好的收敛性和稳定性。     

动态ER Rule分类器构建与应用

基于证据推理规则(ER Rule)的分类器为带有不确定性的数据分类问题提供了一种新的有效解决方案,属性参考值数量能较大程度上影响分类的准确率和复杂性,而目前针对先验知识较匮乏时如何合理确定参考值数量的研究较少.为此,本文提出了一种动态ER Rule分类器.首先,以最小化均方误差为优化目标,通过智能优化算法获取动态ER Rule分类器的最优参考值和权重;然后,以最大化测试集准确率为目标,通过多次随机实验获取参考值数量最优值;在此基础上,给出了基于PSO的动态ER Rule分类器实现方式.以5个UCI基准数据集为例,说明了本文所提动态ER Rule分类器的有效性和稳定性;并通过遥感图像蓝藻水华识别问题,验证了动态ER Rule分类器在实际应用中的可行性.结果表明,动态ER Rule分类器在保证分类准确率的同时,为确定属性参考值数量提供了一种客观的方法,对ER Rule在其他领域的推广应用具有一定参考意义.     

引力场理论的研究

提出了正物质、零物质、虚物质的概念,这些物质概念是建立引力场理论的基础,建立了引力场理论体系,并提出正引力场,0(零)引力场,负引力场的概念,并推导出引力场运动的速度V引为KC2(C为光速,K=1,单位∶m/s),它是宇宙中物质运动的速度上限,并推导出物质的引力场能Φ=KMC3(K=1,单位∶s/m)。     

微波等离子体法制备纳米钼粉

阐述用微波等离子法制备纳米金属钼粉的原理,探讨了此法制备纳米钼粉颗粒的工艺与影响因素,并以羰基钼为原料制得纳米级钼粉,平均粒径小于５０ｎｍ,还研究了钼粉在空气中的热稳定性。     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

方形三维沟槽电极硅探测器相干性影响因素研究

为了研究三维沟槽电极硅探测器相邻单元之间的相干性的影响因素,根据Ramo定理提出的电信号产生原理,需要观察不同条件下探测器单元中比重场的变化.该文以方形三维沟槽电极硅探测器为研究对象,利用仿真工具Silvaco TCAD仿真出方形三维沟槽电极硅探测器的结构,采取单个最小电离粒子(MIP)从探测器上部垂直入射的方式,通过改变高能粒子入射的位置和探测器的沟槽深度,来研究探测器相邻单元中的比重场变化,进而得出相干性的影响因素.     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.