基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法

为了提高动态多子群粒子群算法中粒子学习的自主性,提出一种基于自主学习和精英群的粒子群算法.该算法借鉴教育心理学自主学习的理念,用基础群中粒子自主选择学习对象的操作代替子群的重组操作,并通过精英群局部搜索的配合来达到寻优的目的.将所提出的算法应用于6个测试函数,并与动态多子群PSO等算法进行了比较,比较结果表明,新算法在提高收敛速度、精度和寻优时间等方面具有良好的性能。     

冷弯薄壁型钢的应用与研究现况

本文介绍了冷弯薄壁型钢及其结构的特点,回顾了世界各发达国家和我国冷弯型钢的发展及应用情况,指出了目前国内外正在研究的方向.     

诚展青春心寄饲养 ——记烟台市园林建设养护中心南山公园动物园动物饲养班

一、合理膳食,科学饲养,野生动物持续保持良好的生长状态 饲养是野生动物圈养行业最基础的工作,也是最彰显功力的环节.动物饲养班一班人始终秉承"分类管理、科学饲养"的原则,通过不断实践- 总结- 思考- 改良,逐步形成了一套比较完整的野生动物饲养体系,为野生动物健康茁壮成长奠定了扎实基础.     

活跃课堂氛围放飞学生心灵——浅淡多媒体网络在小学教学中的运用

多媒体网络为学牛带来了一种全新的学习环境和认知方式,为数学课堂带来了活力与精彩,在实际的教学中,我摸索了一些经验,运用多媒体,可以活跃课章氛围,激发学习兴趣,放飞孩子的心灵.总之,E时代的课堂要让每一个学生的心灵随着鼠标和画面的滚动而灵动,让教学设计走进学生的生活世界,植根于学生心深处.     

煤矿架空乘人装置自动化的实现

根据《煤矿用架空乘人装置安全检测规范》的要求,通过西门子PLC及其扩展模块,实现了煤矿架空乘人装置的过速保护、防滑保护、限位保护、变坡点掉绳保护、全程急停保护、乘人越位保护、制动器失效保护等功能,该系统灵敏可靠,稳定性好,达到了无人值守目的。     

基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量

通过光电反射式的光路扫描纳米金免疫层析试条测试线和质控线信号,研究基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量方法,建立遗传算法优化的最小二乘支持向量机纳米金免疫层析试条定量研究方法。该方法对纳米金免疫层析试条甲胎蛋白(AFP)检验样本的统计数据中,样本相对均方差RMSE为12.2%,实验结果表明:遗传算法优化的纳米金免疫层析试条最小二乘支持向量机定量拟合模型有较好的整体性能和局部性能,适用于纳米金免疫层析试条的快速定量。     

储罐雷击事故概率及储罐区风险研究

由于近年来国内原油需求量的增加,我国目前原油储备库的建设进入了高速发展阶段。作为石油储存和转发过程中的重要一环,原油储罐在石油化工行业发挥着越来越重要的作用。原油储备库的建成,虽然给国家原油战略储备提供了便利,但同时也给安全运行埋下巨大隐患。油罐如果一旦发生火灾爆炸事故,不但会影响企业的正常运行,更会造成人员伤亡、财产损失和环境污染等严重危害。因此,为了预防此类火灾爆炸事故,开展安全风险的研究有着十分重要的意义。     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

果蔬超微粉双层软糖的研制

以黄瓜超微粉、苹果超微粉为主料,并辅以绵白糖、魔芋胶、卡拉胶和柠檬酸等为配料,研制一种适合儿童食用的果蔬超微粉双层软糖。通过单因素试验、正交试验,确定果蔬超微粉双层软糖的最佳配方:蔬菜层(黄瓜超微粉添加量为7.4%,绵白糖添加量为20.3%,柠檬酸添加量为0.5%,复合胶添加量为2.3%,其中复合胶中魔芋胶与卡拉胶之比为7:13,水添加量为69.5%)与水果层(苹果超微粉添加量为10.9%,绵白糖添加量为11.9%,柠檬酸添加量为0.5%,复合胶添加量为1.7%,其中复合胶中魔芋胶与卡拉胶之比为3:7,水添加量为75%)之比为2:1,两层注模时间差为3 min,烘干时间为46 h,烘干温度40℃,并测定产品的感官、理化和微生物指标。     

激光选区熔化技术的应用现状及发展趋势

激光选区熔化技术(SLM)是增材制造技术(AM)的重要技术之一,结合国内外对SLM技术研究及应用文献,介绍了该技术的工作原理、工艺影响因素、成型材料种类、国内外SLM技术研究机构。阐述并例举了金属SLM技术的应用领域,总结了当前SLM技术发展现状及面临的问题,对未来SLM技术发展趋势进行了展望。