武汉服装业发展中的制约因素及改进策略初探

运用市场发展的观点，分析了武汉服装业发展中的问题，并初步提出了改进或规避策略建议。     

双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究

针对传统遗传算法在解决批次生产问题中存在的"早熟收敛"以及"局部搜索能力差"等问题,设计了基于预处理技术的改进遗传算法,实现对批次生产过程的处理.采用随机数法、定则生成法和块基因插补法三种方法,按照合适的比例,进行种群的初始化,在保证初始化种群多样性同时提高其个体质量;通过精英保留策略和锦标赛选择策略进行选择操作,实现优质种群个体的选择;运用专家打分法对产品进行优先级排序;采用基于位置和优先级相结合的方法选择交叉位点,进行交叉操作,保留父代优良基因,避免"早熟收敛";采用邻域重组策略进行变异操作,保证优质解种群的产生和质量解的继承.以最大化最小交货提前期为目标函数,实现排产算法研究.最后,以双基球扁发射药生产线为例,实现了改进遗传算法排产过程,大大提高公司的接单预估效率和产线的生产组织效率,然后运用单一随机初始化种群法和混合初始种群法进行比较分析,证明了改进算法的优越性.     

塔里木板块坡十侵入体地化特征及岩石成因

坡十侵入体位于塔里木板块东北部坡北岩体内,是该岩体第三阶段岩浆活动形成的小侵入体之一.主要岩石类型有纯橄岩、二辉橄榄岩、斜长二辉橄榄岩、橄榄二辉岩和斜长橄榄二辉岩.岩石化学组成属拉斑玄武岩系列,普遍富集大离子亲石元素,岩石εNd(t)=+1.3～+8.5,显示亏损型地幔特征.岩石学和地球化学特征表明原生岩浆为苦橄质岩浆,岩浆演化过程发生了一定程度的同化混染作用,坡十侵入体与塔里木板块东北部的二叠纪幔源岩浆岩应该是塔里木大火成岩省的组成部分.     

辽南梁屯-矿洞沟古元古代岩体LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄及岩石地球化学特征

辽南梁屯-矿洞沟古元古代岩体包括坎子岩体、卧龙泉岩体、学校后街岩体与梁屯岩体,岩性分别为中细粒二长花岗岩、中细粒似斑状黑云母二长花岗岩、细粒黑云母二长花岗岩、细粒正长岩。学校后街岩体与梁屯岩体LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄加权平均值为1 887.2±5.4 Ma、1 883.9±2.6 Ma,为古元古代。从坎子岩体到梁屯岩体岩石化学体现了一个偏铝-过铝型,钙碱性-碱性的演化序列,K及Mg O含量逐渐增高,富集大离子亲石元素K、Rb、Ba、Sr,亏损高场强元素Nb、Ta、Zr、Hf,稀土元素配分模式右倾,属具有负铕异常的轻稀土富集、重稀土亏损型。结合相关构造环境分析,古元古代岩体在辽河岩群沉积完成后存在着一个活动大陆边缘-碰撞造山-造山晚期,岩石类型由I型-S型-A型的演化过程。     

鄂尔多斯盆地塔巴庙区块下古生界储层及含气几率分析

根据对巴庙区块几口探井膏盐岩层的油气显示特点和储层分析,认为膏盐岩层储集了大量油气,油气前景广阔.     

基于迭代复数模型的多图像无损同步加密算法研究

当前的多图像加密算法都是将多个明文压缩成一幅图像,再进行加密;但压缩易产生块效应。对此,避开压缩,设计图像复数模型,将多个明文以复数形式叠加成复合图像,提出了基于迭代复数模型的多图像无损加密算法。引入DCT(discrete cosine transform)与ZigZag扫描,将多个明文演变为矩阵;设计迭代图像复数模型,将多个矩阵转变成一个复数矩阵,形成实部与虚部;借助Tent混沌映射扰乱复数矩阵的实部与虚部;通过IDCT(inverse discrete cosine transform)机制,形成复合置乱图像;再结合优化序列,构造加密函数,对复合置乱图像进行扩散。通过提取复数矩阵的实部与虚部,即可得到解密图像,彻底消除了失真现象。仿真结果显示:该加密机制高度安全,密文实部与虚部截然不同;且与当前多图像加密机制相比,算法几乎无失真,解密质量更高,显著消除了块效应。     

块H阵新的子类

对块H矩阵的子类问题进行了研究,利用构造性证明法严格按照块H矩阵的定义得到了两个新的子类：广义弱块对角占优矩阵和П型广义弱块对角占优矩阵。     

九届全运会男排决赛防守技术效果分析

运用文献资料法、数理统计法、比较分析法等对第九届全运会男子排球决赛阶段8轮46场比赛的防守技术进行了统计与比较分析.结果表明:我国男排优秀队拦网成功率、失误率与各国国家队相比有较大差距,而一传到位率却明显高于俄罗斯国内各队,与各国国家队相比略占优势.     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统,提出了一种改进的自适应恒模算法,即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上,提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真,表明了空时恒模算法(ST-CMA)比传统的恒模算法(CMA)在相同参数条件下有性能的提高。     

用于动态心电图波形分类改进的K近邻算法研究

针对动态心电图波形数据量大且具有明显个体差异性的特点,提出了一种改进的K近邻分类算法,用于动态心电图波形分类.该算法首先将实例间的度量改为曼哈顿距离（City Block Distance）,然后引入高斯核函数,将K近邻算法改进为非线性分类算法,以达到分类动态心电图波形的目的.实验结果表明,该算法在对动态心电图波形进行分类时,分类精度在90%以上.