基于量子遗传算法的传感器网络拓扑结构控制.

目前传感器网络的应用有2个趋势:支持多业务和提供服务质量保障。出于低耗能、高连通性等目的,对网络的拓扑结构进行控制较为关键。对此进行了研究,提出了基于量子遗传算法的网络拓扑结构控制解决方案。仿真实验表明量子遗传算法在求解性能上优于常规遗传算法,达到了低耗能和高连通性的目标。     

日本自卫队的电子战能力综观(上)

日本自卫队的电子战技术研究起步较晚,在80年代中期以前其电子战装备主要靠从美国买进,且多为防御性,因而未引起世人的关注。然而,随着其经济实力的迅速增长,日本政府开始竭力谋求在世界政治上的发言     

离心机转头无法取出的处理方法

本文分析了离心机转头无法从离心腔内取出的原因是由于使用不当导致转头与离心机电机主轴发生粘结.结合维修实践介绍了两种处理方法,分别适合于用户自行处理和专业人员处理,并提示了处理过程中的注意事项.针对故障原因提出了几点防范措施,即:正确的使用方法和及时的日常维护.同时总结了仪器维修过程中选用合适工具的重要性.     

基于相似日选择的调度计划安全校核潮流数据生成

为了提高调度计划安全校核的准确度和精细度,提出了一种基于相似日选择的调度计划安全校核潮流数据生成方法。根据候选基准方式与计划方式综合相似度最高原则从相似日历史数据中筛选出基准方式,在此基础上生成内网潮流数据的拓扑信息和无功电压数据。通过在潮流计算迭代过程中自动投退容抗器,将计划方式母线电压控制在基准方式实际电压值附近,形成收敛的合理的内网潮流数据。根据联络线一致且联络线潮流最接近原则从外网潮流数据中筛选出待拼接的外网方式,在此基础上将内网潮流数据和外网方式数据进行拼接,通过调整外网潮流满足边界节点电压和联络线有功约束,生成满足调度计划安全校核的全网潮流数据。通过实际电网应用,验证了该方法的实用性和有效性。     

麦冬药渣中麦冬多糖的提取工艺研究

目的探索并确定从麦冬药渣中提取麦冬多糖的最佳工艺,为麦冬药渣的综合利用提供依据。方法以多糖得率为指标,通过单因素试验研究4个提取因素:提取温度、提取时间、料液比、提取次数对麦冬药渣中多糖提取效率的影响,然后,通过正交试验对提取工艺条件进行优化。结果优选出麦冬多糖的最佳提取条件为:提取温度:100℃,料液比1∶12,提取时间为120 min,提取2次;另外,与直接从生药中提取麦冬多糖相比,利用药渣提取麦冬多糖,虽多糖得率有所下降,但多糖含量却有提高。结论该工艺条件可重复,多糖得率较高,此方法使麦冬中的有效成分综合利用,减少了中药资源的浪费。     

微生物燃料电池中阴极长期运行的性能分析

微生物燃料电池(MFC)阴极性能在长期运行过程中逐渐下降,查明其下降原因对MFC技术的实际应用具有重要意义。采用泡沫镍阴极研究了阴极长期运行过程中阴极下降的原因。研究发现:MFC运行4个月之后功率密度相比运行1周的MFC下降达22%,测试电极极化曲线发现阴极性能的下降是导致MFC功率密度下降的主要因素。线性伏安扫描(LSV)结果显示:运行初期在-0.2 V电势下阴极电流密度为12.3 A·m-2,而运行4个月后,阴极电流密度下降为4.2 A·m-2,阴极性能随运行时间增加而降低主要表现在大电流区域[-0.05 V(vs Ag/AgCl)]。对阴极表面和内部进行扫描电子电镜(SEM)分析发现:阴极表面没有明显的生物膜,氧扩散实验发现阴极氧扩散量明显降低是造成阴极性能下降的主要原因;通过能谱分析(EDS)可知阴极内部有磷酸盐析出。这些结果说明阴极内部在长期运行过程中逐渐析盐,而析盐导致泡沫镍阴极内孔隙堵塞,阻碍氧扩散到催化层,从而使阴极性能降低。     

基于凸组合核函数的中文领域实体关系抽取

针对在采用支持核函数的机器学习算法进行基于特征的中文领域实体关系抽取中,不同核函数对不同中文领域关系抽取在效果上存在差异性的问题,该文提出一种基于凸组合核函数的中文领域实体关系抽取方法。首先,选取实体上下文的词、词性等信息,短语句法树信息及依存信息作为特征,然后通过以径向基核函数,Sigmoid核函数及多项式核函数组成的不同组合比例的凸组合核函数将特征矩阵映射成为不同的高维矩阵,利用支持向量机训练这些高维矩阵构建不同分类模型后测试抽取性能,以确定最优组合比例的凸组合核函数。在收集600篇旅游领域语料上进行关系抽取,实验结果表明最优凸组合核函数能增加实体关系抽取效果, F值达到62.9。     

基于非金属材料减振设计的小型空间飞行器模态分析

为有效改善发射过程中飞行器有效载荷的动力学环境,以某小型空间飞行器为例,基于转接框结构提出非金属材料减振设计方案．在有限元模型中采用考虑剪切变形的梁单元模拟非金属材料减振器,对飞行器的动特性进行数值仿真分析和试验验证．结果表明仿真结果与试验结果基本一致．     

并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要.著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解.文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法.在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销.仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法.     

基于条件随机场的英文产品命名实体识别

英文产品命名实体识别目前国内外研究得较少,本文针对TREC 2009英文产品命名实体(EPNE)识别的任务,首次提出了一种基于条件随机场模型(CRF)的英文产品命名实体识别方法。在条件随机场中,该方法以词作为切分粒度,充分利用上下文和英文产品名特有的指示信息作为分类特征,结合手工构建的品牌词表进行建模。实验表明,该方法获得了较好的结果,英文产品实体识别准确率达到93.6%,召回率达到92.4%。