因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

PI3K/AKT/GSK3β信号通路参与腺苷A1R介导异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的脑保护作用

目的：探讨PI3K/AKT/GSK-3β信号通路参与异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的脑保护作用及机制。方法：健康雄性SD大鼠72只，所有大鼠参照Zea Longa法建立局灶性脑缺血再灌注损伤的模型。随机分成6组（n=12），A-假手术组，B-模型组（MCAO），C-异丙酚组，D-异丙酚+腺苷A1R拮抗剂组（DPCPX），E-异丙酚组+PI3K特异性抑制剂（LY294002），F-异丙酚+GSK-3β抑制剂组（SB216763），观察大鼠术后24 h神经功能评分情况；LDF监测插栓前后脑血流变化；采用TTC染色法检测各组大鼠的脑梗死体积；用HE染色方法观察大鼠脑组织形态学改变；免疫组织化学法检测Bcl-2阳性细胞表达；采用TUNEL检测各组大脑脑皮质缺血周围神经元凋亡细胞的百分率。结果：与A组比较，B、C、D、E及F组大鼠行为学、脑梗死体积、细胞凋亡率、Bcl-2蛋白表达量均增加（P<0.05）；与C组比较，B、D、E组大鼠行为学评分，脑梗死体积及细胞凋亡率均明显增加，Bcl-2蛋白表达量均明显减少（P<0.01），F组Bcl-2蛋白表达量却增加，细胞凋亡率降低（P<0.05），行为学评分减少、梗死体积减少（P<0.05）。 结论：腺苷A1R介导的异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的神经保护作用可能与PI3K/AKT/GSK-3β信号转导通路有关。     

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

基于光谱分类模型的保险杠物证无损研究

采用中红外光谱结合化学计量学的方法对车用保险杠碎片进行鉴别，分别对52个车用保险杠碎片样本的全波段光谱数据、指纹区光谱数据和主成分分析降维后的光谱数据建立Fisher判别分析和K近邻算法2种分类模型，并对分类结果进行比较。结果表明，主成分分析提取特征变量后构建的分类模型，分类的准确率更高，对聚丙烯（PP）、PP/滑石粉、PP/滑石粉/碳酸钙（CaCO₃）3种类型的样本分类准确率达到92.3 %，对PP/滑石粉类型中的10种品牌样本分类准确率达到88.9 %，分类结果理想；在构建的2种分类模型中，Fisher判别分析模型的分类率远高于K近邻算法模型，分析认为K近邻算法模型受到样本不均衡的影响；中红外光谱结合化学计量学可以实现对车用保险杠碎片的准确区分，且满足快速、无损的检验要求。     

基于彩色图像处理的浮选尾煤灰分软测量研究

浮选尾煤灰分是浮选产品的一个重要指标。针对选煤厂浮选尾煤灰分多采用离线检测而无法实现在线准确测量，以及当前浮选软测量多采用单一的灰度图像从而导致软测量模型精度及适应性较差的问题，提出了一种基于彩色图像处理的浮选尾煤软测量方法，建立了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选尾煤灰分软测量模型。模型以不同颜色空间的彩色特征、灰度均值以及浓度特征为输入变量，以尾煤灰分作为输出变量，采用粒子群优化算法对LSSVM模型参数进行优化。结果表明：所建立的尾煤灰分软测量模型可以较好地实现浮选尾矿灰分的在线预测，引入浮选尾矿图像的彩色特征可以提高尾煤图像分析的精度，预测精度达96.89%。研究成果在柳湾选煤厂现场应用，并取得了较好的尾矿灰分测量效果。     

基于3D打印技术复制砂浆节理的剪切试验及峰值抗剪强度模型

为进一步研究节理三维形貌特征与节理峰值抗剪强度的关系,首先采用巴西劈裂试验获取了自然劈裂岩石表面,通过三维扫描技术获取了节理面形态的高精度点云,通过逆向建模得到了自然岩石表面的立体模型,结合3D打印技术制作出了与自然岩石表面一致的PLA模具,以3D打印获得的底模通过水泥砂浆浇筑了含有自然结构面形貌的相似节理面试样。PLA模具与复制材料差异较大,复制材料在凝结过程中不易与PLA模具黏结,进而使脱模过程较为方便,不会破坏节理面。同时PLA模具可重复进行相似材料复制工作,具有可重复使用的优点。然后进行了具有5组形貌面的20个水泥砂浆节理面在4种不同法向荷载情况下的结构面剪切试验,得到了结构面剪切位移-荷载曲线。研究了结构面峰值抗剪强度、峰值位移、剪切刚度影响因素。节理经过剪切后形貌面出现不同程度的磨损,其磨损范围与等效高差分布范围基本一致,并且在等效高差为剪断破坏模式且成片的区域磨损较为严重。在新粗糙度指标基础上提出了新的峰值抗剪强度模型,经试验对比显示出新模型的有效性。在新模型基础上提出了一个简化模型。对比发现新模型简化后其计算精度较新模型有所降低但由于所需参数减小计算较为方便,新模型简化结果精度虽然有所下降但是还是比Barton公式精度高。     

Proteome changes in lamb semimembranosus muscles associated with the inclusion of sunflower cake in their diet

A diet based on sunflower cake for lambs was assayed in order to reuse biodiesel industrial by-products with the aim of reducing livestock costs and evaluating their influence on meat quality. To achieve these goals, sixteen male lambs were fed diets containing different levels of sunflower cake (control, 5%, 10% and 15%). Afterwards, their semimembranosus muscles were analysed by two-dimensional electrophoresis coupled to mass spectrometry and their functional protein association was examined using STRING. Structural and metabolic proteins in the lambs’ proteomes changed significantly according to their diet. Fifteen proteins showed significant changes caused by the inclusion of sunflower cake, and the most differentially abundant structural proteins were detected in 2-DE gels from the lambs. Differentially abundant metabolic proteins such as ENO3 (enolase 3), MDH1 (malate dehydrogenase) and ALDH1A1 (retinal dehydrogenase) have been proposed as biomarkers of quality parameters in other species.     

Performance enhancement of energy extraction capability for fuel cell implementations with improved Cuckoo search algorithm

This paper addresses an improved optimization method to enhance the energy extraction capability of fuel cell implementations. In this study, the proposed method called Dynamic Cuckoo Search Algorithm (DCSA) is tested in a stand-alone fuel cell in order to control the system power under dynamic temperature response. In the operational process, a fuel cell is connected to a load through a dc-dc boost converter, and DCSA is utilized to adjust the switching duration in dc-dc converter by using voltage, current and temperature parameters. In this way, it controls the output voltage to maximize power delivery capability at the demand-side and eliminates the drawback of conventional cuckoo search algorithm (CSA) which cannot change duty cycle under operating temperature variations. In this regard, DCSA shows a significant improvement in terms of system response and achieves a more efficient power extraction than the conventional CSA method. In order to demonstrate the system performance, the stand-alone fuel cell system is constructed in Simulink environment via a processor-in the-loop (PIL) based digital implementation and analyzed by using different optimization methods. In the analysis section, the results of the proposed method are compared with conventional methods (perturb&observe mppt, incremental conductance mppt, and particle swarm optimization). In this context, convergence speed and efficiency analysis for both methods verify that the DCSA gives original results compared to conventional methods.     

分时电价下多目标绿色可重入混合流水车间调度

针对多目标绿色可重入混合流水车间调度问题（RHFSP）的特点，在机器分配和工序排序的基础上引入分时电价机制，构建了以最小化最大完工时间、总能耗成本和碳排放为目标的绿色调度优化模型，提出了一种改进的多目标文化基因算法（MOMA）来求解该问题，通过数值实验验证了所设计的MOMA算法的可行性。实验结果表明MOMA算法在非劣解的收敛性、多样性和支配性指标方面都显著优于多目标蚁狮优化算法(MOALO)、多目标粒子群优化算法（MOPSO）和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ），四种算法的分布性指标无显著差异。所提出的模型能够使企业有效避开高电价时段作业，合理转移用电负荷，达到降低总用电成本和碳排放的目的。     

楼宇型分布式能源系统设备容量和运行策略优化研究

设备容量优化和运行策略优化是分布式能源系统设计，运行的关键问题。为实现分布式能源系统的经济效益，能效水平和环境效益最大化，针对楼宇型分布式能源系统建立了相对普适化的物理模型和数学模型，以粒子群优化算法和线性规划相结合，采用两阶段优化方法计算系统的最优容量配置，并给出运行策略。以某写字楼的分布式能源系统为例，得到最优的系统设备容量和全年逐时运行策略，并采用遍历法验证计算结果的准确性。优化的分布式能源系统与传统供能系统相比，费用年值降低7.79%，年总能耗降低24.18%，污染物排放量减少了62.77 %。