多用途放射性废物焚烧系统工程验证试验

对建立的多用途放射性废物焚烧系统，进行了工程验证试验。试验主要包括固体废物（包括树脂）和废油焚烧及烟气净化时系统的性能测定、非放示踪试验、72h连续运行考验等。经过共计500多小时的试验，验证了工艺流程、主要设备结构、仪表测控及系统安全等设计的可行性和可靠性；系统运行平稳，设备及仪表工作正常。本系统可一炉多用，其处理能力、减容系数、焚烧灰中残炭率以及系统总去污系数等指标，均达到了设计要求。     

固井水泥环在川东气田地层水中的腐蚀特征

针对川东气井地层水中的固井水泥,采用电化学测试、扫描电镜观察和能谱分析,研究了水泥环腐蚀的电化学、微观结构和元素分布特征.结果表明:浸泡初期,钢的交流阻抗的高频容抗增大,低频出现Warburg阻抗,水泥/套管钢界面由于水化作用而变得更加稳定,钢的电位在26 d后负移约200mV,此时腐蚀介质已经到达钢表面,在水泥未被腐蚀解体时,界面遭到破坏,使交流阻抗的高频容抗减小,低频出现容抗弧;腐蚀后水泥表层的Ca、O含量减少,而C、S、Mg的含量增加,水泥环发生了H2S腐蚀、CO2腐蚀和Mg腐蚀,H2S腐蚀较严重,外表面呈溶出型腐蚀,而在内部,腐蚀产物滞留其中,腐蚀主要使孔隙和胶结性发生劣化;Cl-在水泥中具有较强的渗透性.研究成果对含H2S和CO2的酸性气田的固并工作具有指导意义.     

基于时序分析的微弱表情识别方法

依赖现有夸张的表情图像序列数据库,将微弱表情看成是整个夸张表情图像序列中的前面一段,提出基于时序分析的微弱表情识别方法.首先融合二值图像和灰度图像序列的光流运动场,提取眉毛、鼻子和嘴巴的动作方向及强度共5维特征序列.接着采用夸张表情特征序列训练隐马尔科夫模型(HMM),分析特征序列与夸张表情的关系.通过HMM前向学习识别微弱表情序列.同时采用Boosting算法提高识别精度.在Cohn Kanade表情数据库上进行实验验证,取得较好的实验效果.     

一种基于有限记忆多LRU的Web缓存替换算法

Web缓存的核心是缓存内容的替换算法.在动态不确定的网络环境下,本文提出一种基于有限记忆的多LRU (LH-MLRU)Web缓存替换算法,它是一种低开销、高性能和适应性的算法.LH-MLRU综合考虑各项因素对Web对象使用多个LRU队列进行分类管理,引入Web对象最近被访问的历史作为缓存内容替换的一个关键因素,来预测对象可能再次被访问的概率.通过周期性的训练参数可以适应动态不确定的网络环境.轨迹驱动的仿真实验表明LH-MLRU在各项性能指标上均优于其他算法,可以显著的提高Web缓存的性能.     

基于蚁群的无线传感器网络双簇头算法

在无线传感器网络分层路由协议LEACH的基础上,重新定义了"轮"的概念,把每一轮划分成3个阶段而不是传统的2个阶段.提出基于蚁群的双簇头算法,根据信息素浓度在每一簇中选择具有分工特征的主簇头和副簇头,分别进行数据收集、融合、传输等工作.与LEACH和LEACH-C算法进行实验比较,该算法较好地平衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

一种基于正态分布交叉的ε-MOEA

实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,简称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,简称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的?-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-II.     

一种利用作者兴趣构建博客圈的方法

随着博客这一全新的个人信息发布方式的迅速流行,博客圈作为聚集拥有共同兴趣爱好的博客作者的媒介而在互联网的应用当中扮演着重要的角色.本文在引入作者的兴趣的同时,结合传统的机器学习思想,提出了一种对博客进行自动聚合并得到具有明确类别的博客圈的方法.实验结果表明该方法在正确率和效率方面都能满足实用要求.     

基于生命期引导的生态进化模型

进化算法的一个很大的不足是个体进化本身没有一个明确的引导趋势.该文借鉴个体进化的生命周期性,提出了一种基于生命期引导的生态进化模型.基于此模型的算法在个体生命期的各个阶段设置了相应的引导算子,使个体在整个生命期都基于其生态特征而被引导进化.实验结果验证了其优越性.     

一种基于免疫原理的自律机器人行为控制算法

生物体免疫系统是一个高度复杂的分布协调自适应系统。文章基于免疫学的细胞克隆选择学说和 Ｊｅｒｎｅ网络调节理论,介绍一种人工免疫系统模型及算法,并应用于自律移动机器人的行为控制研究,模拟实验结果表明,该算法能有效增强自律移动机器人在动态环境中的自适应能力。     

基于GP的神经网络学习规则的发现

提出用遗传编程(GP)方法发现新的神经网络学习规则,并通过实验得到了几个新的学习规则;另外讨论了通过文法产生式的设计来改进对该问题的研究.