一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型

矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析(PCA)方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络(AGA-HNN)建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。     

云环境下对遗传蚁群算法的改进研究

本文对于常见的遗传蚁群算法,根据云计算环境,提出了智能化的编码方案,过滤掉冗余编码,并把最短完成时限写进适应函数,在算法初始阶段过滤掉不符合时间要求的调度方案,并在蚁群算法中进行了双重收敛加速,并考虑到了负载均衡。实验证明,本算法取得了较好的效果。     

FBMC-OQAM系统中一种改进的OPTS算法

针对采用重叠部分传输序列(overlapping partial transmit sequence, OPTS)算法来抑制滤波器组多载波-偏移正交幅度调制(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation, FBMC-OQAM)信号的峰均比(peak-to-average power ratio, PAPR)时会导致计算量过高的问题,在对现有的禁忌搜索算法进行改进后提出一种基于并行禁忌搜索的OPTS(parallel tabu search overlapping partial transmit sequence algorithm, parallel-TS-OPTS)算法,通过将h路传统禁忌搜索算法得出的各自最优解进行遗传交叉操作来优化传统禁忌搜索算法的初始解,从而进一步增大算法搜索到最佳相位因子向量的概率。理论分析与仿真结果表明,本研究的算法可以在获得接近于OPTS算法PAPR抑制效果的同时显著降低算法的计算复杂度,进一步提高FBMC-OQAM系统应用在5G场景中的鲁棒性。     

基于遗传模拟退火算法的压缩感知重构方法

将压缩感知的信号重构归结为求解最优l0范数问题,设计了基于遗传模拟退火算法的压缩感知信号重构方法,构造了该信号重构方法的具体算法流程.提出的信号重构方法采用遗传迭代与模拟退火的思想进行问题优化,可精确重构出原信号,避免了遗传算法局部搜索能力差的缺陷.将该信号重构方法应用于一维信号和二维图像信号,实验结果验证了该重构方法的可行性和有效性.与基于遗传算法、卡通-纹理分解的信号重构方法相比,提出的信号重构方法的信号重构精度较高.     

多样性制导分段进化的基因表达式编程

为了解决基于传统基因表达式编程（GEP）的函数挖掘及其改进算法仍然存在局部优化的缺陷这一问题,提出了以基因组多样性制导的分阶段进化挖掘算法DGGEP。给出了GEP 进化阶段和基因组多样性评估模式的定义;提出了描述进化阶段的进化因子概念和分阶段进化策略;采用动态遗传算子设计和群体规模控制方法,使进化更快速跳出局部最优。实验表明了新算法的有效性,能减少进化停滞代数65％以上,使群体的平均适应度提高12%以上。     

淀粉分子磁化修饰及其再生膜材料的制备

以高直链淀粉(HS)为原料,采用"还原胺化-点击化学法"制备得到具有磁性的变性淀粉(MMS),并在外加磁场作用下制备再生淀粉膜.具体包括在HS分子惟一的潜在醛基上引入炔基,对纳米Fe3O4粒子(MNP)进行硅烷包覆得到叠氮化磁体粒子(azide-MNPs),两者经点击化学反应得到分子链末端带磁性的变性淀粉.借助XRD、FTIR、NMR和MS对产物结构进行表征.结果表明,磁体粒子精准接枝到高直链淀粉分子还原末端,得到目标产物MMS.再生淀粉膜性能测试结果表明,在外磁场诱导条件下MMS逐渐趋于分子有序排列,在MMS质量分数为15％,4×104 A/m磁场作用下制得的再生淀粉膜较纯羧甲基淀粉膜断裂伸长率提升49.5％,断裂强度提升88.3％,短程有序程度提高.     

炮钢焊接中组织遗传的危害及对策

分析了炮钢焊接中的组织遗传现象、产生原因和其对使用性能的危害，并以实验的形式得出了预防组织遗传产生的具体工艺措施。     

基于遗传粒子群算法的集成块布局优化

根据集成块的结构特点提出了一种集成块布局的优化方法,建立了集成块空间布局优化设计的数学模型和集成块的参数化描述,并结合遗传粒子群算法对提出的数学模型进行了求解.计算实例表明,运用遗传粒子群算法优化该数学模型可以很好地完成集成块的布局优化设计,为以后集成块的自动优化设计打下了坚实的基础.     

基于遗传算法的产品制造的优化调度

研究了企业产品制造的调度问题 ,并建立了调度的最小模型。引入效率函数 ,运用遗传退火进化算法实现了调度决策的优化 ;提出了将遗传退火算法和分派规则相结合的调度策略和动态编码的方法 ,放宽了约束条件 ,提高了搜索效率和速度 ,保证其全局收敛性。     

ITO纳米粉制备及表面修饰研究

以InCl3·4H2O和SnCl4·5H2O为原料,采用共沉淀法制备ITO纳米粉,并对其进行表面修饰。辅助TG-DSC、FT-IR、XRD、SEM、EDS和TEM等测试方法,研究确定了适宜的制备和表面修饰工艺条件。结果表明:所制ITO纳米粉具有立方晶系结构、颗粒均匀、分散性良好、与基体相容、平均粒径为20nm左右。