合成4,4'-联苯二甲酸的新方法

以4-氨基苯甲酸为原料,重氮化后在Cu+/NH3的催化下偶联得到标题化合物,收率82%.通过IR、NMR和元素分析对产物的结构进行了表征.该合成路线的优点是:原料易得、反应条件温和、操作简便、收率较高、对环境污染较小.     

基于多目标进化算法的多距离聚类研究

传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计,如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering,MOMDC),并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类,而后将预聚类结果做合并,以降低问题的规模;其次分别计算子类间的两种距离关系;最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行聚类。在多目标进化算法设计中,使用实数-标签的编码方式来设计染色体,并且设计了基于两种距离测度的两个适应度函数对染色体进行评估。最终将MOMDC与其他几种经典算法在大量的数据集上进行实验对比。实验表明,该框架对不同分布的数据集均能取得良好的结果。     

开槽埋膜技术的研究

介绍了自行研制的液压开槽埋膜设备的功能、特性,并结合大量的工程实例,论述了垂直铺埋土工膜的工艺、设计及效果.     

基于智能选择多维特征的肺部CT图像检索

单一特征检索图像和手工设置多维加权系数特征检索图像越来越不能满足基于内容图像检索精度的需要,为此提出一种基于训练样本集聚类的多维特征向量加权算法。该算法需要手工建立训练样本集,提取出每个图像的颜色、纹理和形状等多维特征,使用遗传算法寻找特征向量集的最优加权系数序列,最后使用该加权序列计算测试集的特征值进行图像检索。实验证明,该算法相对于单一特征检索和手工设置多维特征加权在检索的准确度上有一定的提高,并且在相似度比较高的两个聚类检索时,有很高的准确性。     

基于相空间重构的神经网络短期风电预测模型

随着风电机组装机容量的持续高速增加以及大规模风电场的建设,各个国家(地区)的电网对风电的重视程度也在增加,风电场发电功率的短期预测对于风电场并网以及电网的调度起着至关重要的作用。通过对风电场发电功率的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌属性,并在此基础上,利用相空间重构理论建立了关于风力发电功率的RBF神经网络与BP神经网络预测模型,并进行了实际预测。通过对结果进行对比分析,显示该模型可以得到较高的短期发电功率预测精度,更好地满足实际现场需要。     

WEEE处理商激励制造商环境自我规制的逆向供应链协调策略

针对报废的电子电器设备(WEEE)环境污染严重、拆解成本高、效率低的问题，考虑制造商和处理商均进行环境自我规制，探讨处理商向环境自我规制产生溢出效应的制造商提供成本分担契约的逆向供应链决策、协调及实施策略。研究发现，处理商如果无视制造商的环境自我规制成本改善溢出，其“敲竹杠”行为将影响制造商的规制努力以及双方的长期合作和污染减排。考虑制造商环境自我规制成本改善溢出的研究发现，再制造零部件批发价格契约无法实现逆向供应链成员利润的Pareto改进；一定条件下的成本分担契约可以双双提升制造商与处理商利润，减少单位WEEE的污染排放量；制造商并不希望处理商分担更高的规制成本，可以通过Nash均衡讨价还价控制成本分担比例。不同于再制造零部件批发价格契约，在集中决策或成本分担契约下，溢出效应增加时处理商的规制努力水平也在提高。