冬季供暖走上变革路

1 集中供暖前景广阔 记者从北京市热力集团了解到,目前市政府已经确定,奥运村的供暖将采用热电联产的集中供暖方式。城北新建的太阳宫热电厂在保证奥运村供暖的同时,辐射海淀、望京等北部地区;热力集团根据我市天然气50亿立方米的使用量,再建三个热电厂,西面是辐射石景山的郑常庄供热厂,南面建草桥供热厂,东面还要热化通州区。     

引入测评机制的综合学习粒子群优化算法

综合学习粒子群算法（CLPSO）能够改善粒子群算法多样性差且易局部收敛的问题,相比传统PSO算法能够一定程度避免算法早熟,但却存在收敛速度慢的问题。对此,提出一种CLPSO的改进算法（CLPSO‐II）,为每个粒子随机构造两个学习粒子,引入测评机制,择优学习。实验结果表明,CLPSO‐II能有效提高CLPSO的搜索效率,在处理多峰函数时,其性能优于传统粒子群算法（PSO）、全面学习粒子群算法（FIPS）和综合学习粒子群算法（CLPSO）。     

计算智能最新进展

《国家中长期科学与技术发展规划刚要》对智能化提出了重大的需求。计算智能算法作为一种实现智能化的方法,在国内外受到了广泛的关注。特别是针对物联网、云计算和大数据等环境下日渐复杂的最优化问题而开展的算法设计以及算法应用研究迅速发展。本文对计算智能算法在自适应控制、并行与分布式处理、普适优化空间拓展、动态不确定性优化和多目标优化等算法设计方面,以及计算智能算法应用方面的最新进展进行介绍。     

低温烟梗预处理工艺及制备梗丝的质量特性

为提升丝状梗丝品质,拓宽丝状梗丝应用范围,设计了一种适用于丝状梗丝的低温烟梗预处理工艺,并以“两润两贮”工艺为对照,分析了低温烟梗预处理工艺对烟梗外观形态、物理质量、化学成分及生产效率的影响。结果表明:①低温烟梗预处理工艺直接以常温水为润梗介质将烟梗含水率提升至48%左右,然后压梗、干燥得到梗片;②低温烟梗预处理可将梗丝加工时间从10 h降低到6 h;③低温烟梗预处理制备梗片厚度均值为1.52 mm、标准偏差为0.26 mm;④与“两润两贮”工艺相比,低温烟梗预处理制备梗片的表皮组织挤压堆叠程度更高、导管断裂无序程度更大;低温烟梗预处理制备梗丝的成丝率提升约10百分点;⑤与“两润两贮”工艺相比,低温预处理工艺的梗片和梗丝中的Amadori化合物总量高于对照工艺5%以上,说明低温烟梗预处理工艺增加的梗片干燥环节可促进烟梗中美拉德反应发生。      

影响35岁前成功的恶习

与建立良好习惯相应的,是克服不良习惯。不破不立,不改掉不良习惯,好习惯是难以建立起来的     

差分演化算法各种更新策略的对比分析

差分演化算法（differential evolution,DE）是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法,具有收敛速度快,鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略,它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更新策略,并利用标准测试函数集对它们进行了全面与系统的实验比较。通过分析采用这些策略的DE算法在不同解空间及进化各阶段的收敛曲线特点,对比总结了不同版本的DE算法在各类环境下的搜索性能。该研究一方面能够为DE算法的实际应用提供技术指导,帮助学者选择合适的DE更新策略以更好地解决工程问题;另一方面能够为新型DE更新策略的开发和自适应DE算法的设计提供理论基础。     

影响35岁前成功的恶习

与建立良好习惯相应的,是克服不良习惯。不破不立,不改掉不良习惯,好习惯是难以建立起来的     

关于车用柴油机降低油耗和排放关键技术研究

随着社会经济的发展和科学技术的不断进步,能源与环境的可持续发展成为人们关注的问题,目前关于能源与环境『口]题}艺较具有代表性的是车用柴油机的使用,本文通过对车用柴油机的燃油系统以及后期燃油处理技术进行研究,探讨一下如何降低车用柴油机的油耗以及降低废气排放对环境的污染。     

乳腺干细胞研究进展

最近的研究表明,利用干细胞抗原抗体从小鼠乳腺中分离得到的类乳腺干细胞具有干细胞的特性,体外诱导可以分化为乳腺中的各种细胞,在体内可以再生乳腺。小鼠的一个乳腺干细胞可以重新构建一个发育良好的、有功能的乳腺。因此,研究乳腺干细胞再生乳腺将对因乳腺肿瘤和癌症而切除乳腺的妇女再生功能性乳腺,为隆胸的女性提供安全可行的新材料,为健康家畜乳腺改造提供成熟的实验动物模型,为研究干细胞分化机理、再生器官的研究提供理论依据。本文综述了乳腺发生、发育,乳腺与乳腺干细胞的关系,乳腺干细胞的分类和生物学特性及其发育调控机理,有关人和啮齿类动物乳腺干细胞存在等方面的研究进展。尽管目前已经发现了许多关于血液干细胞及其子代细胞的标记性蛋白,但要找到乳腺干细胞的特异性标记性蛋白仍需花费很长的时间。     

遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析

遗传算法与粒子群优化算法作为经典的进化计算方法已经被广泛地应用于函数优化、生产调度、机器学习和数据挖掘等领域。对这两种经典算法在求解不同问题时的性能进行了系统的对比和分析,比较了两种算法在求解单峰和多峰问题上的性能差异。进一步对算法的健壮性进行了测试,分析了算法运行过程中参数对算法性能的影响。最终总结出两种算法的性能特点,并讨论了算法的改进策略,旨在为工程应用中的算法选择提供技术参考。