和声算法在色纺纱智能配色中的应用

针对现有色纺纱智能配色收敛速度慢、配色运算次数多的缺点,提出一种基于和声算法的智能配色方案。该方法利用Stearns-Noechel修正模型,将和声算法应用于对色纺纱的全光谱匹配运算。并给出了实验混色配方数据及运算速度对比数据。实验数据表明,和声算法可以使色纺纱智能配色的收敛速度变快、减少运算次数,从而提高了配色方案的搜索效率,有利于实际计算机打样。     

基于改进HMM的食品安全风险评估方法

目的：解决现有的食品安全风险评估方法存在的评估精度低且不准确等问题。方法：在构建食品安全风险指数的基础上,提出了一种将隐马尔可夫模型和布谷鸟搜索算法结合用于食品风险评估方法。通过布谷鸟算法搜索全局最优解作为隐马尔可夫模型初值,在通过Baum-Welch算法进行局部校正,使其快速收敛到全局最优解。通过对乳制品数据的试验分析,验证了该方法的优越性。结果：与改进前相比,改进后的评价方法更准确、有效,在时间特征下能更准确地预测食品质量安全,检测准确度在97.5%以上。结论：该方法结合时间特征进行预测,检测准确度较高,可为企业提供有效的风险评估结果。     

基于时变惯性权重学习机制的蝙蝠优化算法

为解决蝙蝠算法容易陷入局部最优,过早进入停滞状态等缺点,在蝙蝠算法更新模式中引入时变的惯性权重,给出3种不同的惯性权重学习机制,将蝙蝠算法进行改进,提高算法的开发和探索能力.通过数值仿真实验,将3种不同学习机制下的改进蝙蝠算法与基本算法进行对比分析.结果表明,改进的蝙蝠算法具有较高的收敛精度和较强的全局搜索能力.     

基于环型拓扑的振荡回溯搜索优化算法

为了解决回溯搜索优化算法在迭代后期种群多样性低,易于陷入局部最优,且对高维复杂问题难以求得最优解的问题,将环形拓扑结构和二阶震荡因子引入该算法,提出一种基于环形拓扑结构的二阶震荡回溯搜索优化算法。将环形拓扑结构和原算法的全互连型拓扑结构相结合,在算法迭代后期调用环形拓扑结构,以避免种群多样性减少造成的早熟收敛现象;将交叉矩阵进一步迭代,并加入二阶震荡因子,以增加算法对高维函数的求解能力;通过将改进后的算法和基础回溯搜索算法、基于冯诺依曼的混沌回溯搜索算法、受启发的回溯搜索算法、粒子群优化算法做比较,验证了改进后的算法在收敛精度、收敛速度、统计检验3方面都优于其他4种算法,说明了改进算法的可行性、高效性。     

混合模式搜索差分进化算法研究及其在高压容器概率优化中的应用

为求解高压容器的概率优化问题,提升差分进化算法的收敛速度,提出一种基于模式搜索算法的混合差分进化算法。该算法在差分进化算法的后期,引入模式搜索算子,以当前群体最优点作为模式搜索算子的基点进行模式搜索。仿真结果表明该混合算法收敛速度明显要优于差分进化算法。最后建立高压容器的概率优化设计模型,利用混合算法求解高压容器优化问题的确定型优化模型及概率优化模型,结果表明概率优化模型的优化结果更合理可靠。     

基于近红外光谱技术结合改进的CS-BPNN樱桃番茄SSC和Vc含量检测

为实现精确预测樱桃番茄中SSC和Vc含量,该研究提出一种改进杜鹃鸟搜索算法优化的BP神经网络(Back Propagation Neural Network Optimized by Improved Cuckoo Search Algorithm,ICS-BPNN)模型。采集样品在1 350～1 800 nm的近红外光谱数据,首先采用不同方法进行预处理;然后利用稳定性竞争性自适应重加权算法(Stability Competitive Adaptive Reweighting Algorithm,SCARS)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和自动有序预测因子选择算法(Automatic Ordinal Predictor Selection Algorithm,Auto OPS)3种方法进行特征波长提取;最后结合机器学习方法建立了BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和基于杜鹃鸟搜索的BP神经网络模型(Back Propagation Neural Network Optimized by Cuckoo Searc...     

蝙蝠算法的全局收敛性分析

为了研究蝙蝠算法的收敛性,本文基于随机搜索算法的全局收敛性判断准则对蝙蝠算法的收敛性进行了分析,并通过仿真实验进行了验证．结果表明,蝙蝠算法不完全满足随机搜索优化算法的2个全局收敛准则,无法确保全局收敛,因此蝙蝠算法属于局部搜索优化算法．     

一种基于权重策略的蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法存在的后期收敛速度慢、易陷入局部极值、稳定性差等缺点,提出一种基于权重策略的蝙蝠算法.该算法在蝙蝠学习机制中引入权重策略,使其不再单一地向全局最优蝙蝠学习,而是与邻域内所有蝙蝠进行信息共享与交流,并根据自身寻优能力自适应地调节向其他蝙蝠学习的力度,优化迭代种群,增加种群多样性,有效地提高了算法的全局搜索能力和搜索精度.数值测试结果表明,新算法有较快收敛速度和较高的寻优精度.     

WNBA-RBF算法在企业经营状况评价中的应用

针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部最优解的缺点,提出了在较优蝙蝠位置附近加入白噪声扰动以增强其活力的改进算法,并利用其搜索径向基(RBF)神经网络的最优初始参数.最后建立了基于白噪声扰动的蝙蝠-RBF(WNBA-RBF)算法的企业经营状况评价模型,并与传统的RBF模型进行对比,仿真结果表明,基于WNBA-RBF算法的经营状况评价模型的正确识别率高于传统的RBF模型,是一种有效的评价模型.     

基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径优化

目的 提出一种基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径高效优化方法。 方法 通过对抽检点编码,不同编码间路径计算及优化,构建离散型麻雀搜索算法并与其他已知算法进行比较与验证。 结果 本研究构建的离散型麻雀搜索算法, 对于Burma14、Bays29、Oliver30和Att48等实例,本算法都可以求得已知最优解。对于Kioa100和Ch130等实例,本算法得到的偏差率,分别是0.1%和1%,优于传统的遗传算法(偏差率分别是3%和4.2%)。 结论 本研究创建的基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径优化方法,在求解精度和收敛速度方面有更好的表现,有助于双随机抽检点生成和抽检路径优化的实际工作,为“双随机”抽检信息系统的实用化提供了可行的算法支撑。     

一种自适应的模拟细菌觅食算法

针对细菌觅食算法收敛速度慢,存储量大,不能解决高维问题的等缺点,给出了一种自适应的模拟细菌觅食算法.该算法.通过自适应调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力.最后,用5个典型测试函数的实验结果,并与原始细菌觅食算法（BFA）及同样采用了参数调整策略自适应差分进化算法（ADE）和带压缩因子的粒子群算法（YSPSO）进行比较,说明了本文算法的有效性,且其优化能力优于BFA,ADE和YSPSO算法.     

淀粉接枝苯乙烯-丙烯酸酯表面施胶剂的制备及应用

通过自由基聚合反应,在淀粉分子链上接枝苯乙烯（St）、丙烯酸丁酯（BA）和N-羟甲基丙烯酰胺（HMAM）单体,合成了一种淀粉接枝表面施胶剂。探讨了过硫酸铵、引发剂和单体用量对施胶效果的影响。结果表明,其最佳合成工艺条件是：过硫酸铵用量为5%,m（FeSO4）/m（H2O2）为0.03,m（单体）/m（淀粉）为2,m（St）/m（BA）为3,HMAM用量为3%。当施胶浓度为0.09%,硫酸铝用量为0.3%时,施胶度可达60s。     

耐热高光泽水性聚氨酯/聚丙烯酸酯树脂的合成研究

0 引言 水性聚氨酯（APU）因具有多种优异性能,如良好的附着力、柔韧性和耐冲击性,优良的耐磨性,与其他水性单体和树脂的良好相容性,而被广泛用作织物、塑料、木材、玻璃纤维和金属等基材的黏合剂或涂料.水性聚氨酯的合成是聚氨酯化学工业中发展最快的分支之一,研究人员对此做了大量的工作,但关于共聚材料的制备与性能研究鲜有报道,因此,相关研究成为此领域的研究重点.     

含氟丙烯酸酯防水剂的合成及应用

以甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸丁酯（BA）为单体,脂肪醇聚氧乙烯醚（AEO-9）和十二烷基硫酸钠（SDS）为复合乳化剂,过硫酸铵（APS）为引发剂,采用乳液聚合方法制备含氟防水整理剂乳液。结果表明：当m（BA）：m（MMA）=3：2,乳化剂用量为6％,引发剂用量为0．6％（均为对单体总质量）,制得的聚合物乳液外观透亮、细腻、稳定性好。经该防水整理剂整理后的棉织物对水的接触角可达140°。     

含氟自交联丙烯酸树脂皮革涂饰剂的制备与性能

用丙烯酸丁酯（BA）、甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸羟丙酯（HPA）、甲基丙烯酸十二氟庚酯（DFMA）、双丙酮丙烯酰胺（DAAM）、甲基丙烯酸（MAA）为单体,经过混合单体的预乳化,用十二烷基硫酸钠（SDS）、AEO-9、16-18醇为乳化剂,在过硫酸铵（ASP）引发剂作用下通过乳液聚合法合成了一种含氟自交联型丙烯酸树脂乳液。探讨了不同单体配比对乳液及涂膜性能的影响。研究发现当主要单体配比为w（BA）∶w（MMA）∶w（DFMA）∶w（HPA）=46.6∶32.2∶6∶3、DAAM用量w（DAAM）=2.0%、MAA用量w（MAA）=1.0%1.3%时,乳液反应稳定,单体转化率最高,用于皮革涂饰时涂膜的拉伸强度、耐湿擦性能等优于常规丙烯酸树脂涂饰剂。     

抗水聚丙烯酸酯类皮革涂饰剂的制备及性能

以丙烯酸丁酯为软单体、甲基丙烯酸甲酯为硬单体,采用乳液聚合法合成聚丙烯酸酯乳液;采用改进Hummers法和超声波分散制备氧化石墨烯,并利用氧化石墨烯对聚丙烯酸酯乳液进行改性,以期达到增强增韧的效果。研究并探索了软硬单体的比例以及氧化石墨烯的用量对乳液及乳胶膜性能的影响。结果表明：在软硬单体分别为40g、24g且氧化石墨烯用量为0．03g时,改性聚丙烯酸酯乳液稳定,成膜手感舒适、光泽好,回弹性好。     

丙烯酸酯微乳液的合成以及在皮革中的应用

本文以丙烯酸丁酯、甲基丙烯酸甲酯和丙烯酸为主要的共聚单体,十二烷基硫酸钠和反应型含双键的聚醚硫酸盐（NTS-10）为复合阴离子乳化剂,采用种子乳液聚合法合成了水性透明的丙烯酸酯微乳液。通过分析丙烯酸酯微乳液反应体系中各因素对乳液透明性、稳定性、黏度的影响,找出最佳的工艺条件。结果表明：当聚合反应温度为80℃,反应时间2h,m（BA）：m（MMA）=4：3,W（AAC）=3％,复合乳化剂中m（K-12）：m（NTS-10）=4：1,训（复合乳化剂）=10％时,该微乳液具有很好的透明性和稳定性,作为涂饰剂喷涂在皮革上,具有涂膜平整光亮,粘合牢固,渗透性强,能保持天然皮革透气透水性等特点。     

水性丙烯酸树脂及其水性油墨性能研究

水性油墨的抗水性和耐酸碱性是直接制约水性油墨应用性能的重要指标,本研究采用甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸丁酯（BA）为硬软单体,以丙烯酸（AA）、丙烯酸羟丙酯（HPA）为功能单体,采用乳液聚合法制备一种高固含量、耐酸碱性和抗水性优良、成膜性较好的水性丙烯酸树脂,并用这种树脂配制水性油墨;讨论了各单体用量对树脂膜抗水性和耐酸碱性的影响,以及油墨其他相关成分对油墨干燥速度、抗水性和光泽度的影响.研究表明,当MMA∶BA质量比为3∶2,AA和HPA含量分别为3.6％和6.7％时,树脂获得良好的抗水性;当助溶剂异丙醇含量为5％,分散剂用量为颜料和填料总量的3％,pH值为8.5～9.0,油墨中水的含量为25％时,油墨具备较好的干燥速度、抗水性和光泽度等性能.     

梳状PVA共聚物乳液表面施胶剂的研究及应用

以马来酸酐改性PVA为分散剂,丙烯酸（AA）、苯乙烯（St）、丙烯酸丁酯（BA）为单体,利用无皂核壳乳液聚合技术制备了一种弱阴离子乳液表面施胶剂。讨论了反应条件的变化对乳液稳定性及施胶应用效果的影响,确定了较佳的合成条件：采用种子聚合法,m（AA）：m（St）：m（BA）=4：15：6,引发剂=3%,反应温度70～80℃,反应时间6h。DSC测量出玻璃化温度为40.02℃。聚合物乳液在纸上施胶后纸张的施胶度相对原纸可以提高3倍,平滑度、耐破度、抗张力相对于SAE施胶剂分别提高24%、21%、10%。