混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗．     

坡面氮、磷流失特征分析及预测

利用室内人工降雨系统和大型可变坡土槽,模拟了裸土坡地在不同的初始土壤营养物质量分数、径流量、坡度及植被覆盖率下的产污过程,分析了典型降雨过程中氮、磷质量浓度随时间的变化过程以及径流中营养物质的流失规律.结果表明:径流中氮、磷质量浓度受表层土壤营养物的质量分数影响很大;氮、磷质量浓度在产流初期迅速下降,随后下降速度趋于平稳;在多数情况下,径流中硝酸盐氮的质量浓度高于氨氮质量浓度,亚硝酸盐氮的质量浓度很低.在物理机理研究的基础上提出了氮、磷的污染负荷模型.     

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.     

软测量技术在铸锭裂纹预报中的应用

针对在铸锭成型过程中无法对裂纹的发展趋势进行在线预报的问题,以铝合金电磁半连续铸造为研究对象,采用软测量技术,通过选取可以直接在线测量的辅助变量,建立了一种基于多层前馈神经网络的裂纹软测量模型.该模型的输出为量化后的裂纹值,从而间接地在线测量了铸锭的裂纹量化值,并对裂纹的发展趋势进行了预报.仿真与实验结果表明:该模型的裂纹预报值和实际值吻合得较好,预报值能很好地反映实际裂纹的倾向,从而使得裂纹的在线预报与在线控制成为可能.     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

分类算法在范例推理中的研究与应用

将范例推理中的范例初步匹配看作文本分类的特殊情形,提出基于类别中心向量的分类算法。通过确定待处理案例的归属类别,缩小范例检索范围,减少在范例精确匹配阶段的计算量,提高案例初步匹配的准确性。在此基础上,将上述算法应用在对交通事故案例的处理与交通信息预警系统中。实验与使用表明,该算法能较为准确地判断事故类型并给出相应的预警信息。     

基于神经网络的控制图状态诊断方法研究

控制图是统计质量控制的重要工具,对控制图的状态进行诊断及识别其异常模式尤为重要。本文将介绍两种控削图异常模式识删方法：基于判别准则的异常模式识别和基于人工神经网络的异常模式识别。     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

Multifunctional artificial nacre via biomimetic matrix-directed mineralization

Natural nacre, one of the most studied biological structural materials with delicate hierarchical structures and extraordinary performance, has inspired the design and fabrication of artificial structural ceramics with high fracture toughness. However, to meet the diverse requirements of different applications, future structural materials must be multifunctional with superior mechanical properties, such as strength, hardness, and toughness. Herein, based on the matrix-directed mineralization method for producing biomimetic structural materials, we introduce nanoparticles with different inherent functions into the platelets of artificial nacre via the co-mineralization of aragonite and the nanoparticles. Besides their enhanced mechanical properties, the obtained artificial nacre materials also exhibit different functions depending on the type of the nanoparticles. To extend the versatility of this strategy, the effects of nanoparticles of different sizes and zeta potentials on mineralization are also analyzed. This universal strategy can be applied to the fabrication of other types of functionalized biomimetic structural ceramics that have potential applications in various fields, such as biomedical science.     

A practical artificial diet for the diamondback moth

A new artificial diet for the diamondback moth,Plutella Xylostella (L), had been selected out successfully. The diet contained the following constituents: soybean powder, wheat germ, wheat bran powder, brewer's yeast and other constituents. So far, the diamondback moth had been reared on this artificial diet for 25 generations and still mantained its normal biological characteristics. Under 25±1 C and 60%–75%RH with 12 h PH, the results of rearing the diamondback moth on the diet as follows: egg hatch, 81.3%–94.7%; survival from eggs to pupae, 55.0%–76.7%; pupal survival, 79.7%–100%; adult emergence, 80%–100%; fecundity 94.7–144. 4 eggs/♀; pupal weight, 90.4–110.8 mg/20 pupae; average days to adult: ♀, 10.2; ♂ 13.1. The diet is not only simpler on the constituents but also have better rearing results and more rearing generations. Li Guanghong: born in June 1965, Ph.D. graduate student. Current research interest is in entomo logical physiology Supported by the State Eighth Five-Year-Plan