基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

靶向重组Aif-T18融合蛋白对TEM1阳性肿瘤细胞的杀伤作用的研究

验证Aif-T18融合蛋白对肿瘤内皮细胞标志分子1(TEM1)阳性肿瘤细胞的杀伤作用。采用基因工程技术方法构建重组质粒pIRES-TEM1-EGFP,转染TEM1阴性表达细胞MS1,经G418筛选得到TEM1阳性细胞株(MS1-TEM1);通过构建重组质粒pET302-Aif和pET302-Aif-T18,转化至表达宿主菌BL21中,经异丙基-β-D-硫代吡喃半乳糖苷(IPTG)诱导菌体得到所需的目的蛋白,采用流式细胞仪和MTT技术检测融合蛋白对MS1和MS1-TEM1细胞的亲和力和特异性杀伤的效果。本研究中,主要利用单链抗体sc FvT18选择性携带凋亡诱导因子AIF,靶向抑杀TEM1阳性细胞,从而为Aif-T18融合蛋白在肿瘤治疗中的开发应用提供实验依据。     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

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。     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。