改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

水平井均匀酸化管柱在八面河油田的研究与应用

八面河油田水平井水平井段长、储层非均质性严重,在酸化处理中,井段均匀布酸困难,酸化效果不佳。根据在全井段均匀分配酸化液的原则,对水平井均匀酸化管柱进行优化,采用"大酸量、大排量、及时返排"的工艺措施,可有效解除水平井段地层污染堵塞,沟通地层裂缝,使水平井的酸化处理效果得到明显改善和提高。     

基于VVeb2.0数字环境的本土服装品牌发展策略研究

数字化虚拟经营正成为数字化知识经济时代下创意型本土服装品牌萌芽、发展的主要手段.首先通过对本土服装品牌数字化进程的阶段性划分、归纳以及Web2.0数字化环境的综合分析,总结出本土服装品牌存在的问题;通过分析问题成因及借鉴案例,探讨应对数字化环境的策略,并设计了一套针对性较强的品牌营销方案,以期能够帮助解决一些实际问题.     

基于虚拟加工的数控车削过程优化

为了优化车削加工过程,提高加工效率,提出基于虚拟加工技术预测实际切削参数,采用数控程序优化实现数控切削过程优化的方法.应用轮廓多边形的工件模型表示法,研究车削过程中瞬时切削深度和切削速度的获取算法,进一步利用优化算法和数控程序修正,实现数控车削过程的优化.实际切削实验和分析对比表明:加工时间显著缩短,充分利用了机床加工能力,优化后的切削过程得到了改善,提高了加工效率。     

DCAM平台下的分布式方面构件模型及协同框架的研究*

由于方面化中间件平台DCAM的方面内核实现机制没有提供对分布式环境下方面构件通信的支持,扩展了DCAM中方面内核的方面调用机制,提出了分布式方面构件模型以及分布式环境下方面构件的协同框架。扩展后的DCAM平台不仅保持了原平台对POJO的支持,同时通过对分布式协同框架的引入,使平台在分布式环境下具有更好的可扩展性和容错性,满足了按需计算的需求。最后通过应用实例对DCAM的分布式模型进行了可行性验证并给出了性能分析。     

pH对氯氧化微囊藻毒素能力的影响

利用小试实验研究了pH值对氯氧化黄浦江原水中两种微囊藻毒素效果的影响.结果表明,pH对游离氯氧化微囊藻毒素的效果具有显著的影响,较低的pH值有利于两种微囊藻毒素的氧化降解,pH值为6时的MC-LR的表观二级反应速率常数较pH值为7.25时提高了16倍,原因在于较低的pH值增加了HOCl在总游离氯中的比例,而HOCl与微囊藻毒素分子之间的反应为游离氯降解微囊藻毒素的主要途径.     

活性氧化锌在轿车门窗密封条海绵胶中的应用

试验研究在轿车用门窗密封条海绵胶中以活性氧化锌减量替代普通氧化锌并减小易产生亚硝胺的促进剂用量的效果。结果表明，以活性氧化锌等量或减量替代普通氧化锌，不改变配方其它组分及其用量，当胶料完全充满型腔时，EPDM海绵胶的最小门尼粘度增大，t5和t35明显缩短，硫化仪数据变化不大；当胶料部分充满型腔时，EPDM海绵胶的硫化仪数据变化不大。以活性氧化锌减量替代普通氧化锌且不使用易产生亚硝胺的促进剂TDEC-70和TMTD-80，EPDM海绵胶的最小门尼粘度略有增大，t5和t35略有缩短，而硫化胶的高温压缩永久变形明显下降，气味减小。     

特种弹性体Vistamaxx VM1100在EPDM胶料中的应用

采用特种弹性体Vistamaxx VM1100等量部分替代高乙烯含量低门尼粘度的EPDM,考察其对普通EPDM胶料硫化特性、流动行为、抗塌陷性和物理性能的影响。结果表明,当VM1100用量小于15份时,硫化胶物理性能略有下降,耐热老化性能和压缩永久变形无明显变化,可满足性能要求;并用VM1100不会影响胶料的流动行为,因此无需对加工工艺进行大的调整,可实现降低生产成本的目的;并用VM1100会降低胶料的抗塌陷性,不适于生产大尺寸、断面复杂的挤出制品。     

基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.     

基于改进HRNet的眼底视网膜血管分割算法

针对现有眼底视网膜血管分割算法普遍存在的微小血管细节丢失和病灶信息误判等问题,提出一种基于改进HRNet的血管分割算法.在预处理阶段,利用限制对比度自适应直方图均衡化和自适应的Gamma矫正提高血管与背景对比度;在编码阶段,将HRNet原始卷积替换为可变形卷积,提升卷积对复杂血管形态结构的适应能力;在多尺度特征融合阶段,引入空间金字塔池化和多尺度卷积,扩大感受野同时增强对目标局部特征关注度,改善血管伪影和细微信息丢失的问题.该算法在DRIVE数据库上仿真实验,其准确率、灵敏度和特异性分别为95.79％、80.33％和98.12％.