一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

空间自适应正则化超分辨率图像重建

超分辨率图像重建是一个病态问题,在重建过程中需要正则化处理,而正则化重建会引入正则化误差及重建过程中由于病态性而引入的噪声放大误差,且这两类误差均和图像的空间局部特性有关.提出根据图像的局部空间统计特性自适应控制超分辨率图像正则化重建算法,采用图像局部统计方差来区分图像棱边区域及平滑区域,在图像的棱边区域加强图像的约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化.实验表明该算法能有效地减小重建误差,算法的信噪比得益优于传统的正则化重建算法及总变分模型重建算法,并且对正则化参数的选择具有一定的鲁棒性.     

酒精五塔蒸馏工艺过程模拟

针对典型的酒精蒸馏五塔工艺流程及蒸馏过程各物流的组成、压力、温度等工艺条件,分析模拟计算的热力学方法和热力学数据,结果表明,本文所选用的热力学方法SRKM、IDEAL、NRTL及物流组分交互作用参数均适用于酒精蒸馏五塔工艺流程,各工艺物流的模拟数据与设计数据最大误差均小于4.5%,模拟值与设计值比较吻合,不超出设计误差(10%)的限度.     

水处理系统的分段优化设计方法

采用分段设计法研究水处理过程.根据给水浓度和产水浓度要求的不同,以年费用最小为目标,将水处理过程作为超结构模型,进而优化设计段数和每段的工艺参数.研究表明,当进水浓度为5 000 ppm～35 000 ppm时,制备生活用水采用反渗透法处理费用最低,而制备纯水采用反渗透+离子交换联合法处理费用最低;当进水浓度为500 ppm～5 000 ppm时,前者采用电渗析法处理费用最低,而后者采用电渗析+离子交换联合法处理费用最低;当进水浓度小于500 ppm时,制备纯水采用离子交换法费用最低.     

基于并行组合模拟退火算法的过程挖掘

首先给出了过程挖掘问题的形式化描述,然后提出了一种适合过程挖掘的并行组合模拟退火算法。该算法采用因果关系矩阵作为过程模型的编码,与同类算法相比,对适应度函数、交叉和变异算子进行了改进,并利用模拟退火算法的特性提高了算法的收敛速度。仿真实验表明该算法能较有效地处理日志噪声问题。     

DCS系统在新型干法水泥生产线中的应用

介绍了在新型干法水泥生产线中全厂全线采用DCS系统进行设计应用,对企业降低费用、提高效率和生产率具有十分重大意义。     

移动进程的蛰伏性及空间逻辑

界程逻辑(Ambient Logic)定义了一个示范性的空间逻辑来描述移动界程演算中移动进程的空间性质.然而在某些移动计算系统中,界程逻辑对移动进程空间性质的描述粒度是不够的.分析移动进程的蛰伏性质,用蛰伏和活跃来描述移动进程的存在状态,由此给出一种界程逻辑的扩展,称为状态空间逻辑.该逻辑能够描述移动进程的蛰伏性,进而更细粒度地刻画进程空间性质,且其在移动界程演算上的满足性是可判定的.同时还给出了状态空间逻辑公式的形式解释和蛰伏空间公式的逻辑推导规则.     

基于小波神经网络的抄纸过程建模仿真研究

抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型.     

基于B/S模式的复杂监测效果的设计与实现

通过对基于B/S模式的过程工业监测系统中复杂监测效果实现难点的分析,本文提出了利用事先准备好的基本图元结合JavaScript脚本语言和程序开发语言来解决这个问题的方法,并以水池液位、曝气机和开关三种类型动态效果具体实例的实现,详细介绍了复杂监测效果的实现方法。该方法减轻了服务器的负担,增加了整个系统的稳定性和可移植性。     

粗糙集理论在选矿生产成本分析中的应用

科学地分析影响原料消耗成本变化的主要因素,才能揭示成本变动原因,为成本控制提供有效依据.因此,提出基于粗糙集理论的原料消耗成本影响因素重要度确定方法.利用分类质量来度量各因素对原料消耗成本的影响程度,应用基于可辨识矩阵和逻辑运算方法求解决策表的最小简约,找出影响原料消耗成本的确定性因素和不确定性因素,为改进生产提供辅助决策支持.实例分析表明,该方法简捷实用,可定量分析影响因素对原料消耗成本的影响程度.