“标准文献平台”数据库建设

本文分析了传统信息检索方法的局限性,在全面分析归纳标准化原理、标准化体系和标准体例结构的基础上,创新性地构建了以体例元数据、本体与属性描述为基础的标准技术指标揭示数据库与检索构架,实现了标准技术指标的精确检索、对比检索、聚类检索、体系检索与条款检索。     

基于S3C44B0微处理器嵌入式实时远程数据采集系统

介绍了以嵌入式处理器芯片S3C44B0X作为数据采集及存储的控制核心,阐述了在嵌入式操作系统ucLinux下实现远程监测的新型数据采集系统的设计方案.本系统具有数据采集实时性高、人机接口友好和可实现数据的远程监测等优点.     

单桅杆钻塔的稳定性计算

从强度的观点，对在钻探生产中日益广泛应用的单桅杆钻塔，进行稳定性性能的分析、探讨。其中分析了桅杆的结构特点，受力状况，而且对整体和前大腿两种结构情况进行了讨论，推导出实用计算公式，为其在实际中安全生产提供了理论依据。     

电光天平操作系统的设计和实现

根据电光天平的操作特点，用Ｃ语言编码，配合Ｆｏｘ和ＡＵＴＯ ＣＡＤ接口，开发设计了一种电光天平操作的计算机系统软件。该软件用“宁重勿轻”法寻找电光天平的停点，将电光天平的构造、操作方法和训练考核融为一体，经实践证明，是一种实用的操作软件。     

新疆紫花苜蓿水不溶性膳食纤维的制备及脱色研究

以提取苜蓿蛋白后的新疆紫花苜蓿渣为原料,提取水不溶性膳食纤维的实验研究,研究的关键在于对膳食纤维进行脱色与去除草腥味.由正交实验结果表明:提取水不溶性膳食纤维的最优提取条件为:碱浸温度为30℃,碱浸时间40 min,酸浸温度为90℃,酸浸时间为3 h,得率为73.91%.采用混合溶剂处理使水不溶性膳食纤维呈白色且无草腥味,其膨胀力高达8.15 mL/g,持水力为830%.     

解决约束优化问题的一种聚类遗传算法

本文设计了一种基于聚类分析的遗传算法,首先将种群中的点按照某种特性分成不同的几类,然后分别找出每类及整个种群中较优个体.设计了一种变异算子使得其余个体向较优个体迁移,该变异算子在较优点附近具有很强的局部搜索能力.该方法能有效的处理约束.仿真计算的结果表明该算法能极大地提高计算稳定性和精度.     

求解一类非线性双层规划问题的混合遗传算法

本文研究下层目标函数为拟凹函数的非线性双层规划问题。利用下层目标的最优值能在可行域极点上达到的性质,将求极点的方法引入遗传算法,提出了一种混合遗传算法。为了提高该算法的效率,结合种群最优个体,给出了有利于产生高质量后代的杂交和变异算子。对于下层问题存在多个最优解的情况,证明了其最优解可表示为极点最优解的凸组合,并利用这一结论修正了算法,使得该算法也能求解下层多解的情形。数值结果表明本文提出的算法是有效的。     

大索伦排干及总干渠改线分析

宝清煤电化工程朝阳露天煤矿为特大型煤炭生产企业,等级为Ⅰ级。所采煤适宜鲁能宝清发电厂燃料之用。煤矿首采区将在2007年进行开工建设,首采区内现有耕地5 487hm2,有大索伦排干、大索伦总干渠等主要水利工程。工程建设后将截断大索伦排干及大索伦总干渠,影响该区及上、下游地区的防洪、排涝及灌溉,为了该工程的实施必须对其大索伦排干及总干渠进行改线。文章通过大索伦排干及总干渠改线所需的投资及首采区所能创造的经济效益分析,评价工程改线的必要性。     

基于一种新模型的多目标遗传算法及性能分析

在多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.本文给出了多目标优化的一种新解法.首先定义了种群序值的理想方差和种群密度的方差,然后把目标个数任意的多目标函数优化问题Ⅰ转化成了用种群序值的理想方差和种群密度的方差构成的两个目标函数的优化问题Ⅱ,并对转化后的优化问题Ⅱ提出了一种新的多目标遗传算法(RDMOEA).计算机仿真表明RDMOEA算法对不同的实验函数均可求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的Pareto最优解.     

求解TSP的量子遗传算法

量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.