交流电量采集技术在LF炉的应用

介绍交流电量采集系统的设计,及其在LF精炼炉中的应用.     

无线环境中不均匀广播算法研究

阿查里亚的多盘碟片算法实现了在一段广播时间内,将热门数据分发次数多于较冷门的数据,即不均匀广播,在降低用户等待时间方面提供了很好的表现。然而,移动设备必须不断地调整无线广播频道去检查数据,消耗了大量的能量。在广播的文件上使用索引技术,可以在无显著增加等待时间的前提下,大大降低移动设备的能量消耗。本文在多盘广播算法的基础上,提出一种倾斜索引(SI)的高效不均匀索引。这种算法根据用户的倾斜访问模式建立了一个索引树,在一个广播循环内,多次分发热门索引节点,少分发非热门索引节点。     

一种基于分簇的传感器网络数据查询方法

基于传感器网络的特性,根据查询与簇头节点的数据关联关系,对簇头节点的通信能量消耗和查询响应时间进行了分析,提出了一个估算模型,给出了节省能量优先和查询响应时间优先的算法.性能分析表明,该方法提高了查询效率,降低了传感器网络的能量消耗.     

循环赛图Kv(I)与完备匹配Mi的算法

给出了边矩阵和循环赛图的定义.为K2n 1的2n 1个对集的划分,提出了完全图K2n 1或边矩阵K′2n 1的△(G) 1-边着色法和平行线法.为K2n的2n个完备匹配的划分,提出了顶点序号的排序法.介绍了循环赛图的构造过程.讨论了循环赛图及完备匹配的计数问题.     

基于多演化阶段插值方法的滑坡预测研究

使用位移-时间曲线分析及预测滑坡形变趋势时,监测误差和数据录入会影响精度,而恰当的插值方法能提高滑坡位移预测值的准确性。从传统全局分段插值法和滑坡预测经典模型的研究背景出发,充分考虑典型滑坡不同演化阶段对插值效果的影响,将实际位移曲线按实际演化阶段划分为插值算法参数各异的敏感区间,利用多级别阶数的拉格朗日插值法完善滑坡多演化阶段的位移数值填充过程,然后对白家包滑坡的累积位移-时间曲线进行基于实际运动学变化情况的插值,最后通过指数平滑短期预测方法对比验证了该算法对于阶跃型滑坡的预测精度。结果表明,分段插值的方法误差更低,形成的位移预测值更精确,相较于传统方法更具有优势。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于联盟链的工业物联网数据存储模型

由于工业物联网数据具备较强的私密性,数据是否能够安全存储成为工业物联网发展的关键问题。针对这一问题,提出一种基于联盟链的工业物联网数据存储模型。为保证数据存储的效率与安全,首先,在原有PBFT算法的基础上搭建节点状态信用评估模型同时增加投票机制;其次,结合节点状态在SM9数字签名算法中设置多密钥生成中心共同参与密钥生成。对模型的吞吐量、共识时延及通信开销进行实验分析,结果表明,该模型相较于传统模型在数据存储、安全性方面得到了进一步保障,降低了黑客攻击并防止数据泄露或被窜改,并在通信开销方面提升了40%。     

基于对比学习的无监督三元哈希方法

为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。     

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法（QPSO）的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法（DSQPSO）。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。     

电厂冷却池二维■-■湍流模型的数值模拟

本文用K—ε湍流模型闭合雷诺方程,用SIMPLE算法对徒河电厂冷却池进行数值水解。所得结果与原体观测结果吻合良好。