有效的不确定数据概率频繁项集挖掘算法

针对已有概率频繁项集挖掘算法采用模式增长的方式构建树时产生大量树节点,导致内存空间占用较大以及发现概率频繁项集效率低等问题,提出了改进的不确定数据频繁模式增长(PUFP-Growth)算法。该算法通过逐条读取不确定事务数据库中数据,构造类似频繁模式树(FP-Tree)的紧凑树结构,同时更新项头表中保存所有尾节点相同项集的期望值的动态数组。当所有事务数据插入到改进的不确定数据频繁模式树(PUFP-Tree)中以后,通过遍历数组得到所有的概率频繁项集。最后通过实验结果和理论分析表明:PUFP-Growth算法可以有效地发现概率频繁项集;与不确定数据频繁模式增长(UF-Growth)算法和压缩的不确定频繁模式挖掘(CUFP-Mine)算法相比,提出的PUFP-Growth算法能够提高不确定数据概率频繁项集挖掘的效率,并且减少了内存空间的使用。     

一类耦合非线性扭振动力系统的稳定性控制

考虑一类三质量扭振系统的非线性阻尼力作用,建立含三次非线性耦合项的扭振系统的非线性动力学方程。采用时滞状态反馈对系统加以控制,运用多尺度法对加入时滞反馈的系统进行求解,得到系统在主共振和1∶1内共振情形下的平衡解。应用Routh-Hurwitz稳定判据分析系统平衡解在原点处Jacobian行列式的特征方程得到系统稳定的充分必要条件,并通过选取合适时滞参数实现了对耦合系统稳定的良好控制,数值模拟证明了所给条件的正确性。     

基于链路质量的WSN代价均衡路由选择算法

该文针对无线传感器网络中不可靠链路通信耗能过大的问题,基于链路质量进行路由代价函数构建,并为各条路径分配适当的选择概率,采用最小跳数转发策略设计了代价均衡的路由选择算法CBLQ;为了进一步降低和均衡路由代价,分析同跳节点的备选转发条件,又扩展形成了新的路由选择算法CBLQ-E。仿真实验结果证明,两种算法均使网络的能量利用率得到有效提高,同时还降低了网络的数据传输时延。     

低扬程灯泡贯流泵水力特性及内部流场数值模拟

为了更加深入地研究灯泡贯流泵及其后置导叶的水力性能,采用CFD方法,借助于RNG k-ε湍流模型,应用SIMPLIEC算法,对灯泡贯流泵装置全流道进行了数值模拟,分析了其在4种特殊流量工况点下机组后置导叶的流动特性,研究了灯泡贯流泵的内部流动特征。结果表明:在最优工况点时,泵装置的内部流态较好,水流平直顺畅,导叶的导流作用最好;在小流量工况下,泵叶轮进口处出现了大范围的回流、漩涡区,叶轮出口处出水流的流态紊乱,相邻叶片翼型周围有明显的回流区,后置导叶翼型周围的流态紊乱,存在大范围的不良流态区域;在大流量工况下,叶片周围流态较好,出水流态内的回流区较少,但导叶周围的流态较差。可见,后置导叶对叶轮出口处水流的导流作用明显,偏离最优工况时,导叶区的水力损失较大。     

气液两相多级液力透平的全流道数值模拟

以DG85-80五级节段式离心泵做液力透平,基于CFD软件,采用N-S方程和标准κ-ε湍流模型,选择Mixture多相流模型,利用SIMPLE算法,对其在纯水介质和气液两相介质时进行全流道数值模拟,得到透平的外特性曲线和内流场规律。结果显示:气液两相透平在最优工况点的压头、功率比纯水透平的高,而水力效率和质量流量较纯水透平的低;在最优工况点,随着级数增加,气液两相透平各级导叶、叶轮进出口压差增大,其内部压力分布的不均匀性增加,叶片工作面进口附近的漩涡区域减小;与小流量时的透平相比,大流量时透平各级叶轮、导叶内部的气体体积分数较大,透平叶轮出口附近的高含气率区域较小,各流道中气体分布的不对称性加剧。       

基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究

贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。     

阿维菌素和氟啶胺在柑橘汁加工过程中的残留行为及加工因子研究

为评价阿维菌素和氟啶胺在柑橘汁商业化加工过程中的残留行为及加工因子,以普通甜橙为试验材料,以5倍最高推荐施药剂量在重庆和湖南进行田间试验,按照橙汁典型商业化加工过程进行加工,采用QuEChERS前处理结合超高效液相色谱-串联质谱联用技术(UPLC-MS/MS)对各加工单元的农药残留进行检测分析.结果表明,在柑橘汁加工过...     

稻壳灰/玻璃粉改性偏高岭土地聚物耐高温性能研究

以偏高岭土为基质材料,以玻璃粉、稻壳灰为改性材料,通过水玻璃和NaOH配置Na系碱性激发剂,制备玻璃粉/稻壳灰改性偏高岭土基地聚物,探究其耐高温性能.结果表明,玻璃粉10％的掺量与稻壳灰10％的掺量均可改善耐高温性能,其中玻璃粉效果更优.各个温度煅烧后试样内部的气孔和裂纹与抗压强度和质量损失呈明显的相关性.     

改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断

针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题,本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝叶斯结构.首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群,然后在种群内部引入改进免疫算子与自动交叉变异算子,在种群之间引入改进的联姻策略与师生交流机制,最后通过迭代搜索到最优贝叶斯结构.在标准网络中与遗传算法相比,提升了遗传算法的局部寻优能力.利用IIGA算法得到篦冷机水泥熟料换热工艺参数的结构,并以此结构为基础进行参数学习与故障推理,最终得到二次风温的故障诊断模型,对节约燃煤,保护环境具有一定实际意义.     

改进非支配排序精英遗传算法的篦冷机参数优化

为优化篦冷机控制参数,提高换热效率,将传热和粘性耗散引起的修正熵产数分别作为目标函数,利用遗传算法对篦冷机参数进行多目标优化.为增加多目标遗传算法的种群多样性,提高算法的局部搜索能力,对传统的非支配排序精英遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行部分功能改进.构建多种群、多交叉算子的操作模式,根据子种群对最优解集的贡献量自适应调节子种群规模,利用局部搜索算法提高算法的局部搜索能力.通过标准多目标优化问题验证所提出算法的有效性,并根据优化得到的篦冷机熵产数的最优解集,给出冷却风机功率最小的最优控制方案,通过与生产线的实际数据进行对比验证其优化效果.