良种金银花不同采收期发育程度与品质比较研究

以3个国家良种金银花为研究材料,分别在其三青期、二白期、大白期、银花期、金花期取样,研究良种金银花不同发育程度花蕾内部活性成分的含量变化。结果表明,良种金银花花蕾百针鲜重以大白期最高,亚特、亚特红、亚特立本分别为9.68 g、6.69 g和9.86 g;三个品种折干率在三青期最大,可溶性糖含量在大白期最大;亚特和亚特立本绿原酸和木犀草苷含量随着花蕾的发育逐渐降低,以三青期最高,而亚特红木犀草苷一直处于上升状态,绿原酸到银花期达到最大值。各品种间绿原酸和木犀草苷含量以亚特红最低,在三青期分别为4.22%和0.16%,亚特和亚特立本差异不明显;挥发油的含量则与绿原酸和木犀草苷的变化相反,随着花蕾的发育进程而逐渐升高,到金花期达到最高。三个品种之间以亚特红挥发油含量最高,在金花期达到1.40%,亚特和亚特立本之间差异不明显。综合比较产量、活性成分以及产后初加工,确定亚特良种金银花的最佳采收时期为二白期。     

一种改进的LDPC码译码算法

基于最小和译码算法,提出了一种改进算法,即在最小和译码算法的后期迭代中,采用尝试强制翻转最不可靠的比特位组的方法来提高译码性能.仿真结果表明,改进后的算法在信噪比1.4～2.2 dB时相对于改进前有0.3 dB的性能提高.     

有限能力物流系统防御设计随机模型及算法

突发事件是造成物流系统服务中断的主要威胁.以自然类突发事件风险下的现存有限能力物流系统为研究对象,以加固关键物流节点和预设应急库存为防御策略,建立以双层随机混合整数规划为框架的物流系统防御设计模型.采用基于分支割平面的可分离分解算法(D2-BAC)求解,提出以加入有效割平面和动态控制"删减"分支定界树为措施来改善D2-BAC算法性能.最后算例验证了改进的D2-BAC算法的计算性能和防御设计策略的有效性.     

地震中结构碰撞的接触单元模型的改进算法

针对用于地震碰撞分析的接触单元模型提出了一种改进求解方法。该方法把碰撞问题等效为一个弹簧—振子模型,由振子、弹簧和阻尼器构成。振子的运动过程代表碰撞的压缩和恢复过程。可以通过对运动方程的求解,得到相对压入量、相对压入速度、碰撞力、碰撞持续时间及其相互关系。该求解方法没有像常用求解方法假设压缩过程和恢复过程中耗散能量相等或者相对压入速度绝对值相等,所以可以得到精确解或者无限接近精确解的近似解。在碰撞中能量耗散较小的情况下,Hertzdamp模型常用求解方法得到的结果接近精确解;而当能量耗散较大时,与精确解的差别就比较大。改进算法不论碰撞中能量耗散大或者小,都可以得到无限接近精确解的结果。因此,改进算法比常用算法更具优越性,尤其是对于存在大量能量耗散的地震碰撞问题。     

涠西南地区地震数据叠前同步反演

针对涠西南地区复杂的地质条件,以及基于地震资料预测储层需要纵、横波阻抗及速度、密度等弹性参数,对涠西南地区开展了地震数据叠前同步反演.该反演方法使用改进的Fatti方程,可以同时获得各种弹性参数,应用预白化处理来控制反演的噪音水平,使反演结果更稳定.使用不同子波来均衡不同角度部分叠加数据体之间振幅、频率和相位差异,使反演结果更准确.实际地震资料处理结果表明,随着角度增大,子波主频减小.精度验证结果表明,叠前同步反演精度达到了要求,其中纵波阻抗和横波阻抗反演结果精度都比较高,密度反演结果精度相对较差.     

混合算法在港口吞吐量预测中的应用

针对单一预测方法存在的不足,采用一种联合时间序列法和因果分析法的混合算法预测港口吞吐量.并以宿迁港吞吐量预测为例,对这种方法进行了详细说明.预测过程中借助主成分分析法提取出影响港口吞吐量的关键因子,利用改进的灰色模型理论对关键因子中远期未来值做出预估,最后通过吞吐量与关键因子的线性回归得出宿迁港在预测年份的吞吐量值.通过对混合算法预测模型误差的检验发现,此预测方法的模型精度较高,能够满足港口吞吐量预测的要求,可以推广到类似港口吞吐量的预测中.     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于平均数形式的选题策略比较

在3PLM模型下,将改进的最大优先级指标(MMPI)方法和各类平均数形式相结合得到的4种新选题策略在提高测验精度、控制项目曝光均匀性、降低平均违规次数、提高题库利用率等方面均表现更好.经定长测验和不定长测验的蒙特卡洛模拟,MMPI下算术平方根平均数形式的选题策略表现最优.     

执行阀黏滞过程的控制性能评估

控制性能评估是衡量工业过程控制回路性能和质量的重要技术,常见性能评估方法一般针对线性过程,而忽视了执行阀黏滞等造成的非线性特征.为此研究了一类存在执行阀黏滞现象的非线性系统,并提出了一种基于改进的径向基函数神经网络时间序列建模的控制性能基准估计方法.将Hinich检验算法引入网络评价函数,利用改进的网络评价指标训练径向基网络,以去除过程输出的非线性,进而采用时序分析技术准确估计出系统的控制性能基准.通过仿真分析,验证了方法的有效性.     

一种连续无创血压预测的改进向量机学习方法

因不同人体生理特征的差异性,影响了基于光电容积脉搏波（PPG）和心电信号（ECG）的连续无创血压测量精度,提出一种基于优化的支持向量机模型预测血压的方法。该方法将PPG、ECG及人体特征进行处理并组成特征矩阵,通过水银血压计测得实时血压值,运用主成分分析法和遗传算法改进的支持向量机学习模型对特征矩阵和实时血压值进行回归训练,从而建立最优血压预测模型。实验证明,优化改进支持向量回归血压预测方法比传统支持向量机学习法准确度提升了10%~15%。