基于改进粒子群算法的云计算任务调度策略

云计算环境下的任务调度方法是实现其高效计算的关键步骤,文章针对目前其时间效率低下的问题提出了一种基于改进的粒子群算法的任务调度方法,利用迭代选择算子引入粒子群来完成任务调度的优化。改进的粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO),提高了算法的优化能力,尽量避免陷入局部最优,收敛的效果更好从而减少任务调度时间开销。选择CloudSim仿真平台进行模拟,实验结果表明,该改进算法具有寻优能力强、时间耗时少的优点,可用于云计算问题中复杂调度优化的研究与应用。     

元认知策略与大学英语写作——分级教学模式下的学习策略差异性研究

在当前大学英语分级教学的新型模式背景下,以元认知策略为基准,采用定性与定量相结合的方法,通过实证研究探讨元认知策略与大学英语写作之间的关系,并且分析比较不同级别学生在这两方面的差异性。研究结果显示:元认知策略的运用与大学英语写作之间呈显著正相关性,同时A级学生不仅在元认知策略使用频率上明显高于B级学生,而且写作成绩也具有明显优势。     

聚合物溶液注入附加阻力对驱油效果的影响

利用试验方法对HPAM溶液在不同渗透率岩心上的注入能力进行研究,基于试验结果建立聚合物驱附加阻力与岩心渗透率的相关关系,并在此基础上建立考虑聚合物注入附加阻力效应的油藏数值模拟模型.模拟结果表明:低渗岩心中注入聚合物时稳定注入压力增大,即确实存在附加阻力效应;聚合物注入附加阻力对聚合物驱效果预测有较大影响,考虑聚合物注入附加阻力,聚合物起效时间早、含水率下降幅度减小、聚合物有效期变长.     

煤与瓦斯突出强度预测的IGABP方法

针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。     

视黄酸衍生物HX600c的合成改进

以苯和2,5二甲基-2,5-己二醇为起始原料,经付-克烷化、碘代、Ullmann反应、烷基化、还原、环合、水解等步骤得目标化合物视黄酸衍生物HX600c.目标化合物经过核磁共振氢谱,质谱等确证.该合成方法避免了异构体的产生,原料廉价易得.     

多约束最短路径模型与求解

提供满足驾驶员多个心理期望的路径是导航系统该解决的关键问题,其本质是资源约束最短路径问题,属于NP难问题,无法使用传统的最短路径算法解决.提供了多约束路径规划的数学模型,并使用了蚁群算法对其求解,在算法中针对问题重新设计了信息素更新规则和启发因子.实验证明算法具备良好的寻优能力,能准确找出路网中满足多种属性约束的路径.     

荧光染料罗丹明衍生物的改进合成与光谱性质研究

在改进的实验条件下,通过引入不同的官能团对罗丹明的底环结构进行修饰,合成了4种罗丹明衍生物;与传统的合成方法相比,该实验方法反应时间短,反应产率高,反应温度低.并研究了取代基种类和溶剂极性对吸光性能、荧光性能的影响规律.     

一类李超代数的性质研究

设g=⊕ir=-qgi是基域F上的一类Z-阶化李超代数,且g满足3个条件:(i)g是可迁和不可约的;(ii)M(g)=0;(iii)g_是由g-1生成的.给出了它的一些性质,从而推广了李代数理论的一个重要结果.     

甘南亚高山草甸植物对逆境胁迫的生理生态响应

对不同环境梯度条件下6种植物：莓叶萎陵菜（otentilla fragarioides）、火绒草（Leonto-podium nanum）、矮嵩草（Kobresia humilis）、棘豆（Oxytropis kansuensis）、狼毒（Stellera chamaejasme L）、金露梅（Potenti Uafruticosa L）的叶片叶绿素、游离脯氨酸以及可溶性糖含量的变化进行了研究。结果表明：随着生境（包括土壤水分、光照、温度等的）梯度的变化,6种植物叶内脯氨酸含量、可溶性糖的积累量、叶绿素的含量随着从阴坡、半阴半阳坡、阳坡环境的变化都有不同程度的变化;综合分析认为,6种植物的抗逆性由强到弱为棘豆、狼毒、矮嵩草、莓叶萎陵菜、火绒草、金露梅。表3,参14。     

一种改进的典型相关分析方法及其应用

传统典型相关分析准则函数在界定同组特征矢量中各元素之间不相关时采用乘法运算,易出现无法保证两组特征矢量同时达到同组元素协方差意义下最小的问题。为解决这一问题,提出了一种改进的典型相关分析方法,对典型相关准则函数分母部分进行修正,将其中的乘法改成加法,对该方法进行推导得到投影矫正系数,该系数对两组特征矢量特征方程进行调整,保证两组特征矢量同时达到同组元素协方差意义下最小。该方法有效地改善了融合效果、提高了人脸识别的正确率。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果都验证了其有效性。