卷烟零售终端走访路径规划算法集成与应用

为解决卷烟零售终端走访业务领域中的多点路径规划问题，对现有路径规划算法进行归纳和总结。提出了一种Top-K群体算法集成方法将多种路径规划算法进行组合优化及集成应用，以克服单个算法存在的固有缺陷，获得更优的规划结果。以沈阳市卷烟零售终端为研究对象进行15.6万次模拟实验。结果表明：Top-K比6种原算法获得的路径平均缩短约9.82%，算法优化提升效果显著，能够获得更好的路径规划结果，具有更好的可靠性和通用性。基于Top-K开发了一种适用于烟草零售客户走访的路径规划微服务，并在沈阳烟草进行实际应用。过去1年时间里，该服务使用频次超过1.7万次，路径规划总长度超过15.6万公里，具有良好的实用性和通用性。     

量子粒子群算法在配电网重构中的改进和应用

针对传统算法容易早熟收敛、计算效率低下等缺点,文章提出一种改进量子粒子群算法,并将其应用于含分布式电源的配电网重构问题.文章综合考虑配电网的经济性和可靠性,以有功网损和电压稳定性指标作为目标函数建立配电网重构模型,并对传统算法在全局收敛性、收敛速度和编码策略等方面进行了改进.引入遗传算法中的锦标赛选择策略,扩大种群多样...     

长三角一体化示范区的治理逻辑与规划响应

响应全球城市区域的空间治理的发展趋势，结合长三角生态绿色一体化发展示范区的一体化治理构架，本文结合示范区国土空间总体规划的编制，提出了“治理主体-治理客体-治理载体”的跨界一体化地区治理逻辑，以及示范区国土空间总体规划“共同目标-关键行动-示范项目”的技术逻辑，总结归纳了示范区一体化国土空间总体规划在符合省级国土空间规划编制办法要求的前提下，响应治理逻辑下的三个创新：一是从自上而下的指令性安排转向自下而上的“共识”和“契约”；二是从面面俱到转向聚焦“有限目标”、直指跨界协同难点的“战略破题”；三是从理想终极蓝图转向适应市场不确定性的渐进式政策引导。     

基于MLP神经网络的水泥分别粉磨强度预测模型与分析

为研究分别粉磨配制水泥中多组分下各原料对强度的影响，提出利用多层感知器（multi-layer perceptron,MLP）神经网络建立模型的方法。选用矿粉、粉煤灰和石灰石粉作为混合材，进行单因素试验得到活性数据，设计分别粉磨配制水泥配比组成试验样本，通过训练数据构建MLP神经网络模型，归纳出相关因素与强度之间的表达式。结果表明：活性越高的混合材多掺或适当磨细更有助于提高强度，增加石灰石粉含量有助于提升3 d抗压强度；所建立模型对3 d和28 d龄期抗压强度的预测结果精准，平均相对误差小于2%。     

富锌甜玉米生产方法

通过田间中区玉米栽培实验及室内分析表明:加施锌肥能促进植株生长速度,显著地增加玉米子粒的营养元素锌含量及常量元素钙、镁等.提示锌肥不仅增加产量同时改善玉米品质.     

地下黄金矿山安全风险智能化综合管控系统研究与应用

针对智能矿山建设背景下的安全风险管控新特征，在全面分析系统建设功能需求的基础上，对地下黄金矿山安全风险智能化综合管控系统的体系框架进行设计，分析了系统中安全风险管控的智能化要素，同时对系统的数据交互方式进行了规划。基于机器视觉、物联网和智能标识技术，实现了系统中的人员、设备等系统主数据的获取与规范化处理，最终完成了地下黄金矿山的安全风险管控体系及面向人机环管相集成的系统功能的构建。系统的构建与应用，极大地提高了矿山安全风险管理体系化、信息化和智能化水平，在行业内具有一定的推广应用价值。     

基于光谱曲线相似度的可见光-近红外波段辉钼矿主矿物分布特征快速识别方法研究

矿石中矿物组成及其嵌布特征与破碎磨矿效果关系密切，识别矿石的主矿物分布特征可以实现对选矿给料的合理分配，但常规的化学检测及物相分析需要一定的时间周期，导致原矿数据采集滞后。本文尝试将光谱成像数据分析方法应用于原矿矿石的矿物组成及分布特征快速识别，为矿石性质的原位测试提供基础。以辉钼矿矿石为研究对象，制备岩石薄片样品，确定主要矿物组分并采集样品的高光谱数据，分析石英、钾长石、黄铁矿、黑云母的光谱曲线特征；计算豪斯多夫距离与欧氏距离，通过光谱曲线相似度计算识别不同种类矿物并考察其空间分布特征。研究结果表明：石英、钾长石、黄铁矿、黑云母等矿物在可见光-近红外波段内（400～1 000 nm）可以采用光谱曲线相似度算法对光谱曲线间的差异性进行量化，实现矿石种类的有效区分，进而通过统计分析获得矿石中主矿物的颗粒团块粒径大小及其空间分布。两种算法的计算结果具有一定的一致性，但相比较而言，欧氏距离在识别微细颗粒时具有更高的精度。本文研究成果丰富了矿石原矿性质分析方法，为矿山改进矿石加工工艺、实现节能增效提供了依据。     

基于mESM的情境主观数据收集实验研究

移动体验抽样方法(mobile Experience Sampling Method, mESM)已被广泛用于即时临场的移动健康数据收集，从而克服了临床评估的回忆偏倚问题。尽管使用mESM在许多研究中具有很多优势，但是使用mESM获得高质量数据仍然是一个挑战。通过智能手机传感器数据提取出情境特征，探讨广泛情境因素对参与者响应率的影响，实现和评估两阶段机器学习模型，根据情境特征预测mESM触发时的参与者的响应率和响应延迟。通过实例研究，研究结果突出了一些对参与者的响应率相关的情境因素。旨在设计一个智能mESM系统，以提升参与者的参与度并提高数据收集的质量。     

三相桥式逆变电路电流检测方法综述

可靠、精确的电流检测是三相桥式逆变电路控制和保护策略的关键。针对三相桥式逆变电路电流检测问题，该文首先分析霍尔、磁通门和分流器三种电流传感器的工作原理，比较三者检测特性及优缺点。然后从高端电流检测、低端电流检测和复合电流检测三个方面对多电流传感器方法进行的综述分析；从脉宽调制波形调整、电压矢量合成和状态观测三个方面对直流母线单电流传感器电流检测方法进行分析；从中间桥臂耦合、上下桥臂耦合和多支路耦合三个方面对多位置耦合电流检测方法进行分析；从固有误差和采样误差两个方面对电流检测误差的产生机理及解决方法进行分析。最后对三相桥式逆变电路以及相关电力电子电路变换器电流检测方法的发展趋势进行展望。     

基于自适应模型预测控制的光储虚拟同步机平滑并网策略

基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的光伏-储能单元可工作在孤岛及并网两种模式，孤岛转并网运行时，由于传统控制精度差而存在电压电流冲击问题，且因为频率和相角间的相互耦合，在预同步过程中会产生较大频率的波动。为此，提出了一种针对光储虚拟同步发电机单元在上述模式切换过程中的自适应模型预测控制(adaptive-modelpredictivecontrol,A-MPC)方法，在采用更为精确的模型预测控制(model predictive control,MPC)策略的基础上，引入切换过程中频率变化量对MPC的加权系数进行自适应调整，较好地改善了基于VSG控制的换流器在预同步过程和运行模式切换过程中的动态响应。最后，通过搭建控制器级硬件在环仿真实验，验证了所提控制策略可以更好地减小孤岛转并网过程中的电压电流冲击。