荀子文艺思想简论

作为战国末期集大成的儒家大师，荀子思想中关于文艺的教化功能、思想资源、文艺特征、评价标准、主体提升、通变观等，对儒家文艺思想产生了深远的影响。     

极低逾渗阈值的导电聚苯胺纳米复合膜

直接将改进的微乳液聚合法合成的纳米聚苯胺分别与聚乙烯醇和聚丙烯酰胺进行溶液共混复合,浇铸成纳米聚苯胺复合膜,研究了聚苯胺的加入量对复合膜的电导率的影响.所得复合膜的电导率符合逾渗规律,且导电膜的逾渗阈值极低,为0.04%左右,其中PVA纳米复合膜出现了双逾渗行为.加入极少量的聚苯胺即可使膜的导电率发生突跃,使其从绝缘体转变成半导体或导体.逾渗阈值下的复合膜不仅力学性能良好,而且透明性接近于纯基体膜,当膜中的聚苯胺质量分数为0.1%时,PVA复合膜对300～700 nm波长的可见光的透过率为70%～84%.     

银氨溶液浸润的二氧化硅微球表面的银镜反应

采用银镜反应的方法,实现了在二氧化硅微球表面纳米银粒子的制备.通过改变反应温度、银氨溶液的浓度、还原剂的种类以及离心洗涤的次数,可以时纳米银粒子的粒径、包覆程度和反应速度进行调节.纳米银粒子包覆的二氧化硅胶体微球的微观结构可利用透射电子显微镜(TEM)进行表征.     

2006年世界十大科技进展新闻

一、“星尘”号成功将彗星样本带回地球 装有彗星尘埃样本的美国“星尘”号飞船返回舱，2006年1月15日在美国犹他州的沙漠中降落。这是人类发射的探测器首次将彗星样本带回地球。“星尘”号飞船于1999年2月发射升空。2004年1月，该飞船近距离飞过“维尔特二号”彗星时，飞船上的尘埃采集器成功捕获到彗星上百万个物质粒子。“星尘”项目的科学家对最初的样本进行了分析。这可能把人们对彗星以及整个太阳系历史的认识向前推进一大步。     

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。
     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

有限时空中的单粒子理论（理论概要）

在量子力学里把单粒了空间定义为Ｈｉｌｂｅｒｔ空间（Ｈ空间），由此导致理论本身不自洽，我们从有限时空的假设出发把量了力学重新表述为一个近似定域的理论，并将单粒子态空间重新定义为一个具有特殊维数性质的无限维内积空间，Ｓ空间。在近似定型的理论是消除了现有量子力学的混乱和不自洽性。     

以全反射来验证虚时间的存在

利用量子框架中的虚时间概念，最近实验中报道的所有超光速讯号传播的佯谬可全部被排除．相对论不受到影响．全文提出用全反射来验证虚时间的存在的设想．     

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。
     

基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法

对再入式高超声速飞行器的气动参数在线辨识方法进行了分析研究,采用滤波器对动态方程进行静态化处理,以简化辨识方法,但同时引入了不确定的滤波器参数.为了减小辨识过程中由滤波器参数选择引起的辨识误差,设计了一种参数选择策略.在常规选择参数的基础上引入了智能优化算法——粒子群优化算法,用以确定合适的滤波器参数值.然后,利用基于带遗忘因子的最小二乘法对时变气动参数进行在线辨识.最后基于SX-2模型进行了相关仿真.结果表明:基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法与未引入参数选择策略的气动参数在线辨识方法相比,辨识精度得到了一定程度的提高.