复合粒子群优化算法在模型参数估计中的应用

化工非线性模型的参数估计是较为困难的寻优问题，经典方法常会陷入局部极值。粒子群算法操作简便、容易实现且全局搜索功能较强，适用于非线性参数估计。但其参数值的确定与问题相关，若设定不当，会严重影响全局搜索的性能。今提出引入遗传算法，在粒子群算法的搜索过程中，逐代优选参数，包括惯性权值，加速常数，以此构建为复合粒子群优化算法。分析与测试表明，其全局搜索性能有显著改善。进一步的工作又将两种粒子群算法成功地应用于重油热解模型的参数估计。采用复合粒子群优化算法估计参数构建的重油热解模型，其预报相对误差比常规粒子群优化算法降低了8.97％，比简单遗传算法降低了23.21％，效果明显。     

STM多事务竞争冲突下竞争管理策略的研究

事务存储系统是一种高层次抽象并行编程模型,目的为方便开发并行程序。事务存储系统中的竞争管理模块用于解决事务之间的冲突。传统的事务竞争管理策略只负责仲裁两个冲突事务之间的冲突．提出将多个事务及事务冲突关联转换成一张无向图,基于全局事务冲突情景,利用图顶点着色技术求解无向图中最大独立集。最大独立集中事务相互不冲突,CM仲裁处理并发执行,实现系统并发最大化。     

本科学历为三本的工科研究生综合素质培养研究

随着国内研究生的扩招,国内高校出现越来越多的本科学历为三本的工科研究生。这些硕士研究生的培养质量受到社会各界的关注。将探索合理有效的研究生培养方式弥补此类学生的基础不足,从而有效提升其专业能力与心理素质等综合素质,自信坦然地接受社会选择。     

面向协作的组织结构设计的集成模拟研究

基于计算组织理论,采用了多Agent模拟和离散事件模拟的集成方法,以组织成员间的协作关系为出发点,分析了不同的协作模式对组织效率的影响,讨论了在这些协作模式下沟通机制和激励机制的作用,得到了一些对组织结构设计有意义的结论。     

关于解决g-C3N4在光催化制氢领域的两个局限的研究进展

随着工业的发展，化石燃料消耗巨大，环境问题也日益突出，寻找一种绿色新型能源已成为一个被广泛讨论的问题。氢气是一种清洁、可再生燃料，利用光催化剂分解水制氢气是一种制取氢气的有效途径。石墨碳氮化物（g-C3N4）作为光催化剂不仅成本低、反应稳定，而且其尺寸、厚度、结构、形貌等可控，在众多光催化剂中脱颖而出。但g-C3N4目前在光催化领域主要存在两个局限：g-C3N4不能有效地吸收光来产生足够多的光生电子-空穴对；g-C3N4不能有效的运输及分离光生电子-空穴对，以至于电子与空穴的复合率较高。文章综述了g-C3N4在光催化制氢领域的进展成果，分析了g-C3N4存在的问题并总结了其改进方法，最后对g-C3N4进行了展望，以期为设计高效、稳定的光催化制氢材料提供参考。     

碳纳米管负载镍基催化剂上乙炔选择性加氢

分别采用浸渍法、化学还原法和超声辅助的浸渍-化学还原法,制备晶态Ni/CNTs、非晶态NiB和NiB/CNTs催化剂,对非晶态NiB/CNTs催化剂热处理使其晶化.表征了催化剂,并考察催化剂的乙炔选择性加氢性能.结果表明非晶态NiB/CNTs合金的催化性能优于晶态Ni/CNTs以及晶化NiB/CNTs催化剂的性能,其在乙炔选择性加氢反应中有较好的稳定性,连续使用650 min后乙炔转化率达80%以上.乙烷选择性随反应进行逐渐下降,最终趋于7.5%;乙烯选择性随反应进行逐渐上升,最终趋于55%.     

Fortran与C#混合编程在卫星测高中的应用

为了发挥Fortran易于科学计算的优点和C#在界面编写以及批量处理文件的优点,首先通过Fortran控制台程序编写相应算法的动态链接库,然后利用C#编写的界面程序调用在Fortran中生成的DLL文件,从而实现混合编程。详细阐述了两种语言混合编程的实现方法。通过利用卫星测高数据计算南海海域的垂线偏差,验证了该方法的正确性及优越性。通过混合编程,充分发挥两种计算机语言各自的优点,说明了可以利用混合编程的方法大批量自动化地处理卫星测高数据,同时该方法便于算法维护和升级。     

Construction of a key-dependent message secure symmetric encryption scheme in the ideal cipher model

Key-dependent message （KDM） security is an important security issue that has attracted much research in recent years. In this paper, we present a new construction of the symmetric encryption scheme in the the ideal cipher model （ICM）; we prove that our scheme is KDM secure against active attacks with respect to arbitrary polynomialtime challenge functions. Our main idea is to introduce a universal hash function （UHF） h as a random value for each encrypfion, and then use s = h（sk） as the key of the ideal cipher F, where sk is the private key of our symmetric encryption scheme. Although many other schemes that are secure against KDM attacks have already been proposed, in both the ideal standard models, the much more significance of our paper is the simplicity in which we implement KDM security against active attacks.     

琥珀酰亚胺酯基类偶氮染料的制备及其超临界CO2羊毛清洁化染色

以对氨基苯甲酸和4-氨基-2-氯苯甲酸、苯胺和间甲苯胺为原料,采用重氮偶合反应制备染料前驱体,通过在前驱体上引入琥珀酰亚胺酯获得4例活性分散染料Ⅰ～Ⅳ.对染料的紫外-可见吸收光谱、光热稳定性、超临界二氧化碳(scCO2)中羊毛纤维的染色工艺等进行了测试.结果表明,4例染料均具有良好的光热稳定性,染料Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ最大吸收波长集中在360～370 nm,染料Ⅱ的最大吸收波长红移到379～452 nm,染料均具备scCO2染色的条件.染料Ⅰ和Ⅲ的最佳染色条件为2 h、80℃和15 MPa,染料Ⅱ的最佳染色条件为1.5 h、80℃和15 MPa,染料Ⅳ的最佳染色条件为2 h、80℃和24 MPa.染色后的羊毛纤维的耐皂洗和耐光色牢度都可达4～5级,固色率最高可达86％,相比于未活化的前驱体,耐皂洗色牢度能提高2～3级,固色率最高能提升63％.SEM和显微镜成像证明4例染料具有良好的透染性,且能均匀附着于纤维的表面和内部.力学性能测试表明,染色后的羊毛纤维能基本保持原有的力学性能.     

空间极大co-location模式挖掘研究

空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。