Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

基于组织支持感知的事业单位人力资源管理研究

针对我国事业单位人力资源管理改革面临着管理者角色重新定位、人才流动性加快、员工忠诚度降低等的挑战,本文从组织支持感知角度,构建事业单位人力资源管理模型。通过结构方程研究发现,我国事业单位员工的薪酬满意度、对LMX的理解、对于单位职业发展机会的理解、员工认为单位的工作家庭支持以及工作绩效与POS水平正相关;与离职意愿负相关。结论有利于事业单位制定正确的人力资源管理战略。     

要素资源错配对企业创新的作用机制及实证检验——基于制造业上市公司的经验分析

本文构建理论模型分析了要素资源错配对企业创新的作用机理,并采用2012-2016年中国制造业上市公司数据实证检验了要素资源错配对企业创新的影响效果.研究发现:企业创新存在循环累积效应,要素资源错配是影响企业创新的重要因素,但劳动力和资本资源错配对企业创新具有不同的影响,整体而言,劳动力资源错配显著促进了企业创新.分地区来看,劳动力资源错配对企业创新的作用效果存在中东西部依次递减趋势,中部地区资本资源错配显著抑制了企业创新;分股权性质来看,国有企业和民营企业劳动力资源错配促进了企业创新,民营企业和外资企业资本资源错配抑制了企业创新;分行业来看,不同要素资源错配对企业创新存在行业差异.此外,企业规模、资本密集度、企业年龄和市场集中度也在不同程度上影响了企业创新.     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

Preliminary report on the genetic structure of Glyphoglossus molossus (Anura: Microhylidae) from the Khorat Plateau,north-eastern Thailand

Glyphoglossus molossus, is one of the most economically important amphibians in the Khorat Plateau, north-eastern Thailand. It is categorised as a near-threatened species by IUCN due to over-exploitation. Here, we examined the genetic structure of G. molossus using partial mitochondrial cytochrome-b gene sequences from specimens collected at 11 localities. The sequence analysis revealed the presence of 15 haplotypes, 5 of which are shared by 2 or more populations, and 10 haplotypes that are confined to a single population. The relatively low haplotype (h) and nucleotide (π) diversities suggest that the Phu Phan Mountain Range is not high enough to act as an effective dispersal barrier between the Sakon Nakhon and Khorat Basins. However, AMOVA and phylogenetic analyses based on Maximum likelihood (ML) and Bayesian inference (BI) strongly supported the presence of two genetically divergent clades, Sakon Nakhon Basin and the northern part of the Khorat Basin (clade A) and the southern part of the Khorat Basin (clade B). These two lineages are separated by substantial geographical distance, which has putatively resulted in a reduction of gene flow. Further studies, with more extensive genetic sampling, especially from throughout the species range will aid in better interpreting our results.     

自动化立体仓库固定货架货位的优化研究

通过对自动化立体仓库总体工作过程和存储模式的分析,提出了一种基于作业时间的固定货架的货位优化设计思想,并应用遗传算法进行了实验验证,证明优化后的货位设计确实提高了仓储作业效率。     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

基于量子进化算法的空区激光探测点布局设计

针对地下空区边界不规则并且可能包含多个遗留矿柱,如何布局合适的探测点以便三维激光探头能扫描空区内部全貌的工程难题,提出了在基于空区初步资料获得的水平特征截面图上预先布置待选探测点,设计探测点布局方案评价函数,采用量子进化算法进行探测点布局优化的方案.优化设计中,考虑了采空区边界的凸凹不规则性及内部包含多个边界不规则遗留矿柱,以及激光探测范围等因素,建立了通用优化模型,寻求探测点最少的技术及经济上的最优布局方案.实例运算及统计分析结果表明,和遗传算法相比,本文提出的量子进化算法优化模型可快速得出优化的探测点布局方案,保证三维激光探测法成功实施,为复杂空区三维激光探测提供科学决策依据.     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.