基于生物记忆原理的个性化搜索引擎模型

提出一种基于记忆原理的个性化搜索引擎模型,根据记忆原理的基本模型与记忆元的转化关系生成相应的记忆模块,将该模块应用到搜索引擎模型中。建立了记忆模块页面记忆的数学更新模型并进行编程实现。鉴于系统存储容量的限制及一些访问过的页面利用率低的情况,对记忆存储库进行实时的更新。跳跃步数的设定使得该模型更具有灵活性,可根据用户需求设置跳跃步数。实验证明该模型能满足用户个性化的需求,提高搜索效率。     

确定影响矿井风流稳定性主要风路的神经网络方法

提出了确定影响矿井通风风流稳定性主要风路的新方法。首先构造影响矿井风流稳定性的主要风路的-RBF神经网络模型,然后用生产实际数据对神经网络模型进行训练,从而确定矿井通风系统巷道的风阻与风量之间的非线性映射关系,最后用神经网络计算巷道风阻值的变化对巷道风量的影响,通过风量变化分析确定影响矿井风流稳定性的主要风路。     

复杂巷网中空气冲击波传播动力学参数快速计算方法

为了快速计算复杂巷网中空气冲击波传播动力学参数,依据井下爆破时起爆点的空间位置的爆破初始参数,采用空气冲击波沿巷道传播时的衰减计算方法,提出了井下巷道在直向、分岔、转弯、断面缩小或扩大等复杂情况下的任意位置处的空气冲击波波阵面各项参数的变化规律的计算方法。该计算方法具有如下特点:能够系统地获得所有空气冲击波波阵面动力学参数,能够系统地对空气冲击波在井下巷道传播时的特征进行分析,揭示出复杂巷道内空气冲击波的传播规律,能够快速计算出不同地点的安全距离。本计算方法可为控制井下空气冲击波的传播、为井下人员躲避空气冲击波的危害提供科学依据。     

鼠疫传染病优化算法*

为了求解多局部最优解的优化问题,采用具有脉冲预防接种的时滞鼠疫传染病动力学模型,提出了一种新的群智能算法——鼠疫传染病优化算法(PIDO)。在该算法中,假设某个村庄生活有若干村民,每个村民均由一些特征来表征;鼠疫病毒在该村庄流行,村民通过与病鼠有效接触而染上该传染病;鼠疫病毒攻击的是人体的很少部分特征,在鼠疫病毒作用下,每个村民的生长状态会在易感、暴露、发病、治愈这4个状态之间随机转换,从而实现对全局最优解的随机搜索;村民的体质强弱程度用HHI指数描述,村民的HHI指数越高,其体质越强,继续生存的可能性也越高。PIDO算法拥有S_S、S_E、E_E、E_I、E_R、I_I、I_R、R_R、R_S等9个算子,演化时每个算子每次仅处理总变量数的1/1 000～1/100。案例研究结果表明,PIDO算法具有搜索速度快和全局收敛性的特点,适于求解维数较高的全局优化问题。     

基于井下并联回风系统的溜破系统除尘失效原因分析

针对三鑫金铜矿井下溜破系统除尘系统失效的问题,利用计算流体动力学技术对井下并联回风系统的风流特性进行了分析、研究,找到了基于井下并联回风系统的溜破系统除尘系统失效的原因,并提出了相应的解决方案。该解决方案通过了理论计算验证和实践验证,为类似通风系统的应用提供了参考。     

求解大规模优化问题的可全局收敛蝙蝠算法

为了快速求解大规模优化问题,构造出了可全局收敛的蝙蝠算法。在该算法中,将一个蝙蝠看成是优化问题的一个候选解;采用正交拉丁方原理生成蝙蝠群的初始空间位置,以达到对搜索空间的均衡分散性和整齐可比性覆盖;将蝙蝠的追随、自主、避险和从众行为用于构造每个蝙蝠的空间位置转移策略;利用蝙蝠捕获猎物时的响度和脉冲速率来确保整个蝙蝠群要么保持原状态,要么向好的空间位置转移,但绝不会向差的空间位置转移。在蝙蝠群移动过程中,蝙蝠从一个空间位置转移到另一个空间位置实现了蝙蝠群对优化问题最优解的搜索。结果表明,采用可归约随机矩阵稳定性定理可证明本算法具有全局收敛性。测试案例表明,本算法用于求解大规模优化问题时具有对不同类型优化问题适应性强且收敛速度快的优势。     

矿山相对生产率测算方法及排序

应用数据包络分析方法提出了测算矿山相对生产率的方法，研究了矿山投入规模与技术方面的问题，提出了矿山基于相对生产率的优劣排序方法，分析了非优良矿山存在问题及其原因，并指明向优良矿山转化在投入、产出方面所应作的努力。该方法不需要任何人为因素的干预，完全利用生产实际数据对矿山进行测算，所得结论具有很好的客观性和公正性