改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.     

地板胶发泡模设计标准研究与运用

本文以主机厂装车要求为基础,通过分析地板胶产品结构与工艺流程,回顾地板胶历史设变及问题项整改,综合考量模具制造成本,制定地板胶发泡模设计标准,规范模具结构、材料及尺寸,实现发泡模状态准确识别,并为发泡模维护保养和设变修模工作奠定基础。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

卡尔达诺的构造性几何证明

基于对《大术》第7章关于三项方程变换法则的几何证明的构造性特点分析,总结了卡尔达诺的构造思想,并按照其方法把他针对三项三次方程的证明自然地推广到一般三项方程.由此认为,卡尔达诺在《大术》中的几何证明大多区别于经典的综合证明,而属于以分析为基础的验证.他对涉及高次方程的几何证明一般是通过具体例子来展示一般方法,但是,他针对特殊情形的证明方法具有一般性.另外,在方法论上指出,古证复原方法也适用于历史上存在的几何证明.     

高职"双证"衔接的实践研究

要保证高职学生持续高就业,必须把学历教育与职业培训有机衔接起来,使毕业生同时获取学历证书和职业资格证书。在实践中,既要建立教学新常规,又要建设“双师型”教师队伍。     

代理与多代理技术:分布式人工智能研究的热点

自进入20世纪90年代以来，随着多媒体技术和因特网的日益普及，信息技术正在改变人类社会的生产方式、工作方式、生活方式和学习方式，而且这种变化还在与日俱增。计算机硬件技术、软件技术、人工智能技术、并行计算和分布处理技术的发展，为代理(Agent)和多代理(Multi-Agent)系统的研究奠定了一定的基础。源于人工智能的Agent技术受到了许多领域内学者的广泛关注。许多学者都在尝试利用Agent技术的优点为自己的研究服务。     

坐标放样法测设线路横断面的技术方法

介绍了采用坐标放样的方式测设线路横断面的技术方法，并推导出了确定中线上任意位置的横断面计算公式。     

在相似形教学中培养学生推理能力的两点做法

引导学生在逆向思维中寻找解题规律，突破难点、培养推理能力。     

师专物理实验教学的技术渗透与“双合格证”的有机结合

本文对实施师专物理实验教学大纲所存在的问题进行了分析，并结合社会主义市场经济的发展对师专物理专业毕业生人材的要求，提出了实验教学改革的思路和办法并介绍了实践效果。