西北农林科技大学3号教学楼的鉴定与加固

西北农林科技大学3号教学楼建于1934年,钢筋混凝土框架结构,主体部分地上3层,局部塔楼7层。该建筑被列为陕西省文物保护单位。经过70多年的服役,材料的老化和结构的损伤导致承载能力下降、耐久性降低、抗震能力不足,加之汶川地震影响,部分填充墙出现裂缝。校方委托专业检测单位对该建筑进行了检测和评估,并委托设计单位依据评估报告及相应规范对结构进行加固设计。     

八开、六开小胶印机增设打码功能的应用技术

介绍了八开、六开小型胶印机增设打码功能机构后的附加功能及必备的技术条件和使用调节方法。     

信阳市沿淮重点洼地治理的必要性

信阳市沿淮洼地面积大,是信阳市主要的粮食生产区,区域人口集中,由于现状排涝标准低,工程存在问题多,内涝发生频率高,灾害损失大,严重制约了当地经济的发展,及时进行洼地治理十分必要。     

基于倒位变异的蜉蝣优化算法

蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)作为一种新型群智能优化算法,具有较好的寻优性能.但在高维非线性复杂问题上,蜉蝣算法依然容易出现早熟收敛现象.本文提出一种基于倒位变异的蜉蝣算法(Inversion Variation Mayfly Algorithm,IVMA),改变原算法在变异上的操作,随机选择个体的...     

微生物检测技术在食品安全检测中的应用

食品安全问题逐渐引起了社会的重视,微生物检测技术为食品安全检测提供了有效途径和有力工具.目前我国食品安全卫生问题监督管理中应用的微生物检测技术包括免疫学快速检测技术、分子生物学检测技术以及生物传感器检测技术.每种检测技术的特点和使用领域各不相同.未来微生物检测技术的发展还要依托于科学技术研究的不断进步,开发新的检测手段...     

新型粒子群算法在多元方程组求解中的应用

介绍了求解多元方程组的一种新型粒子群算法。通过引入多路并行的粒子群与可变异惯性权重,有效地增加了算法种群的多样性,提高了算法的整体寻优能力,使传统粒子群算法容易陷入局部最优解的问题得到了有效解决。最后通过求解运算,与传统粒子群算法进行比较,验证了该算法在求解多元方程组问题上的优越性。     

改进多目标帝王蝶算法

帝王蝶优化算法结构简单,能够较好的完成寻优搜索要求,但在多目标问题上,算法的精度和非支配解的分布性较差.针对以上不足之处,本文提出一种改进型多目标帝王蝶算法(Improved multi-objective monarch butterfly algorithm,IMOMBO),对非支配解进行拥挤度排序,所有非支配解个体都以当前最优个体为中心点映射镜像点,并朝向镜像点奔袭,以此增加个体在Pareto前沿上的收敛性和算法精度.在算法迭代后期,对部分较优个体进行Logistic混沌映射,以改善个体在Pareto前沿上的分布性.随机选用ZDT和DTLZ测试函数集中的函数进行算法性能验证,实验结果证明,本算法可以很好地保证非支配解个体的收敛特性和分布特性.     

双目视觉图像边缘区域处理的精确立体匹配

立体匹配是双目视觉系统最关键一步,其处理图像的速度和精度直接影响系统结果。针对传统SAD(Sum of absolutedifferences)算法存在较多冗余计算问题,引入线性插值法降低算法复杂度;针对光照对算法干扰,提出一种融合算法策略避免光照影响;为了提高融合算法处理图像精度,引入Sobel边缘检测算子及自适应惩罚系数约束和保护图像边缘区域;为了获取边缘信息且抵御光照变化影响,采用基于结构森林快速边缘检测及大律法(OTSU)进行图像边缘和非边缘区域的分割;针对图像边缘出现的遮挡,采用左右一致性检测(Left-rightchecking)算法,并采用引导滤波器实现边缘优化。将该算法与传统SGM(Semi-global matching)算法在Middlebury测试集进行对比实验,平均误匹配率降到7.55%以下,平均运算时间较SGM算法缩短3.5s。     

CAPS导航电文格式优化及其算法

导航电文是卫星定位系统中定位计算的重要基础数据之一,导航电文编排的好坏直接关系到系统定位的准确性和定位计算的效率;针对目前CAPS导航定位系统采用的超帧、帧、子帧的固定格式带来的灵活性和效率上的不足,设计了一种改进的基于数据类型分类的电文帧格式,并提出了多目标遗传优化的帧长度选择算法;实验结果表明,改进的帧格式能克服固定格式的灵活性和效率问题,多目标选择算法的应用降低了帧的开销和空闲位数,具有实用价值.     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。