粒子群算法解决置换流水车间调度问题方法综述

置换流水车间调度问题是典型的NP问题,近年来随着粒子群算法的出现和发展,用来解决车间生产调度问题的粒子群思想和方法也层出不穷。为了促进粒子群算法的进一步发展,更好地解决流水车间调度问题以及为设计更好的算法提供参考,对粒子群算法解决生产调度问题的各个步骤所采用的方法进行总结,分析了各种方法的适用范围,为设计更好的算法奠定了良好的基础;最后探讨了粒子群算法求解置换流水车间调度问题有待进一步研究的若干方向和内容。     

民族文化与地方特色的创造：招商大厦设计构思

从体现地方民族特色出发，结合建设单位的实际要求，通过建筑使用功能、平面布局，立面造型等处理，力求在融合传统特点、追求时代精神等方面进行探索。     

多种任务调度混合的IB-LBM并行优化方法

在使用浸入边界-格子玻尔兹曼方法（IB-LBM）求解流场时,为了得出比较精确的结果,往往需要规模较大、较密集的流场网格,这就会造成模拟过程时间长的问题。为了提高模拟的效率,利用IB-LBM局部计算的特点,结合OpenMP中三种不同的任务调度方式,给出了IB-LBM的并行优化方法。在并行优化中混合使用三种任务调度方式,以弥补单一任务调度造成的负载不均衡问题;将IB-LBM进行结构化分解,测试每一结构部分的最优调度方式,根据实验结果选择最优的调度组合方式,而在不同线程数下,最优的组合方式是不同的。优化结果通过并行加速比来检验,可以得出：在线程数较少的情况下,加速比趋近于理想状态;在线程数较多的情况下,虽然线程开辟和销毁的额外时间消耗对性能的优化产生了影响,模型的并行性能仍有了很大的提升。流场的模拟结果显示,在进行并行优化后, IB-LBM对流固耦合问题模拟的准确性并没有受到影响。     

固相法合成LiFePO4/C正极材料的电化学性能

以廉价原材料FeSO4·7H2O为铁源,以蔗糖为碳源,采用固相法合成了锂离子电池正极材料--LiFePO4/C复合材料.用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和电化学测试技术对不同铁源合成的LiFePO4/C复合材料的结构、形貌和电化学性能进行研究.结果表明:合成的样品具有均一的橄榄石型结构,以FeSO4·7H2O为铁源合成的LiFePO4/C复合材料的循环性能和高倍率放电性能均优于以FeC2O4·2H2O为铁源合成的LiFePO4/C复合材料的;由FeSO4·7H2O合成的LiFePO4/C复合材料的5C倍率放电比容量为105.9 mA-h/g,经循环30次后,容量仍高达105.2 mA-h/g.     

破碎花岗岩型铀矿石的酸法制粒堆浸

破碎花岗岩型铀矿石渗透性差,不能直接堆浸。采用制粒技术,改变矿石的颗粒及其粒级分布,不但提高了溶液通过堆浸矿石的渗透速率,而且有效地改善了全矿堆渗透的均匀性。研究了硫酸浸出条件下影响制粒质量的因素,并提出了各因素的最佳水平。浸出结果表明,在酸性介质中,矿粒完好率大于92%。与直接堆浸相比,制粒堆浸矿石的渗透速率从32 5L/(m2·h)提高到638L/(m2·h)以上,液固质量比2 5时铀浸出率从56 2%提高到96 9%。     

响应面法优化紫甘薯酒中花色苷含量

以紫甘薯酒为研究对象,在单因素实验的基础上,应用Box-Behnken方法进行三因素三水平实验,以液料比、发酵初始p H和发酵温度为影响因素,花色苷含量为响应值,进行响应面分析。确定最佳发酵工艺条件为液料比1.4∶1,p H4.15,发酵温度24℃。在此条件下发酵,可得酒度为12.3°,花色苷含量为123.34mg/L的紫甘薯酒,花色苷含量与其理论值124.54mg/L接近,相对误差小于0.96%。结果表明,采用响应面分析法对紫甘薯酒中的花色苷含量进行优化合理可行,可为进一步研究提供依据。      

基于神经网络探究标签依赖关系的多标签分类

多标签学习广泛应用于文本分类、图像标注、视频语义注释、基因功能分析等问题.最近,多标签学习受到大量的关注,成为机器学习领域中的研究热点.然而,已有的算法并不能充分地探究标签之间的依赖关系和解决标签缺失问题,为此提出一种基于神经网络探究标签依赖关系的算法NN_AD_Omega,它能够有效地处理这2个挑战.NN_AD_Omega算法在神经网络顶层加入Ω矩阵刻画标签之间的依赖关系,标签之间的依赖关系可通过充分挖掘数据内在特点得到.当实例部分标签缺失时,学到的标签之间依赖关系能够有效提高预测效果.为了高效地求解模型,采用最小批梯度下降方法(Mini-batch-GD),其中学习率的自适应计算采用AdaGrad技术.在4个标准多标签数据集上的实验结果表明,提出的算法能够探究标签之间的依赖关系和处理标签缺失问题,且其性能优于当前基于神经网络的多标签学习算法.     

松软煤层快速全孔筛管护孔高效瓦斯抽采技术

针对松软煤层钻孔抽采瓦斯浓度低、抽采量小且易坍塌堵塞的现状,提出了松软煤层快速全孔筛管护孔高效抽采瓦斯技术,并介绍了相关的关键装备。淮南矿区典型矿井现场应用表明:通过使用该技术,75%的钻孔可在1 h以内完成,所有钻孔在2 h内完成,85%的钻孔筛管可安设至孔深的81%以上;单孔抽采瓦斯体积分数由30%增至60%,抽采瓦斯纯量由0.03 m3/min增至0.06 m3/min;评价单元抽采瓦斯体积分数提高约120%,瓦斯抽采纯流量由2.0 m3/min增至4.2 m3/min。该技术的使用避免了因钻孔坍塌导致的钻孔失效,大幅提高了钻孔预抽瓦斯的可靠性,保证了工作面瓦斯预抽的效果。     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于主客观视觉感知的图像增强技术

目的提出一种结合客观Itti模型及主观眼动模型进行图像增强的方法。方法将基于主观和客观人眼视觉特性获取的显著图用于直方图构造中,使用参数将利用客观Itti视觉注意计算模型及主观眼动实验获取数据生成的显著图相结合,基于新的加权系数对图像的相应区域进行调整来实现图像增强,并通过基于视觉感知的客观图像增强质量评价算法对其进行评价。结果基于视觉感知的客观评价算法表明,通过改变参数λ取值来调整客观Itti模型及主观眼动模型的比重,可以得到不同的增强效果,当参数λ=0.7时,提出的方法具有优于基于客观Itti模型和主观眼动模型的图像增强效果。结论主客观人眼视觉特性结合进行的图像增强优于传统的图像增强算法,具有满意的视觉效果。