基于VMD-CQPSO-GRU模型的气象干旱预测方法

针对当前气象干旱预测方法中存在的预测准确度低、可信度差等问题,提出了一种基于机器学习的气象干旱预测方法.利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将干旱时序信号分解为若干本征模态分量;利用改进的混沌量子粒子群算法(Chaotic Quantum Particle Swarm...     

一种新的频繁子树挖掘算法研究与实现

为提高频繁子树挖掘算法效率,结合原有频繁子树挖掘算法FSubtreeM的相关技术提出了新的全局树引导结构及其相关引理,并证明了其正确性.最后提出了新的频繁子树挖掘算法FSM_CGTG,并通过实验证明了该算法在现实数据集上的有效性且比现有频繁子树挖掘算法FSubtreeM性能优越.     

重离子激发解吸测试装置设计与调试

束流与真空管壁碰撞后从腔体表面解吸出一定数量的分子和离子, 解吸出的粒子使加速器系统的真空度下降, 进而会影响束流的寿命。在重离子加速器中, 为了降低动态真空对束流的影响, 需找出一种低解吸率材料作为准直器镀膜材料。因此, 不同材料的解吸率测量已成为重离子加速器真空系统设计的关键所在。本文首先介绍了基于中科院近代物理研究所320 k V高电荷态离子综合研究实验平台设计的解吸率测量装置, 并利用Molflow+真空分析软件计算了该测试装置的静态真空分布。其次以无氧铜为测试靶材进行了解吸率实验研究, 得出了束流轰击靶材时动态真空变化的趋势, 同时计算了无氧铜在不同能量和不同流强Xe¹⁰⁺和O⁺束流作用下的解吸率和相对应的电子能损。结果表明粒子解吸引起的动态真空变化较明显, 无氧铜解吸率随着入射束流能量的增加而增加, 而且在长时间束流作用时会出现束流清洗效应, 即解吸出的粒子在束流长时间轰击下逐渐减少。电子能损的平方和解吸率成正比例关系, 与相关文献的结论一致, 说明实验装置运行稳定, 获得的数据具有一定的参考意义。     

豆腐柴叶制作观音豆腐的工艺

针对观音豆腐传统制作过程中常见的渗出液多,凝胶易破碎等质量问题,以四川江油豆腐柴鲜叶为原料,通过单因素试验和正交试验,研究了料液比、pH、烫漂时间和烫漂温度对观音豆腐感官评分、渗出液、凝胶承重和凝胶时间四个指标的综合影响。结果表明,观音豆腐的最佳工艺参数为:料液比1︰8 (g/mL)、pH 4、热烫时间40s、热烫温度90℃。该工艺条件制作的观音豆腐具有较好的综合品质,研究结果为观音豆腐工业化生产提供参考。     

基于粒子群算法的煤气化过程LS_SVM预测模型

针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性.     

分布式文件系统Lustre的研究

随着高性能技术的不断发展,传统存储系统在可扩展性、可用性和性能上已不再满足高性能计算的I/O要求,分布式文件系统Lustre可以有效地解决这些问题。探讨了分布式文件系统和Lustre体系结构,通过实验在普通PC机群上搭建了Lustre文件系统,并对机群I/O性能进行了测试。     

镀液快速测定方案的研究

0前言上海造币厂现有3条电镀生产线,分别为南非电镀生产线、加拿大电镀生产线,及镍包钢三号线。3条线都需检测的项目,包括pH值、镍及硼酸浓度。由于工艺不同,南非电镀生产线将氯化镍等添加剂也作为检测项目。长期以来,镀液的检测主要依靠化学滴定方式进行,其分析结果作为工艺员     

遥感小卫星的进展

探讨了现代遥感小卫星的内涵,发展特点,发展趋势和应用前景。分析了我国遥感小卫星技术的发展现状并提出了相应对策和建议。     

基于ANSYS Workbench的薄壁二极铁真空室优化设计

薄壁二极铁真空室由于其特殊的作用被应用在HIAF装置的部分位置, 由于真空室的壁非常薄, 在抽真空状态下易变形, 因此对其进行有限元分析明确其在抽真空状态下的应力、变形情况很有必要。本文利用ANSYS Workbench对薄壁二极铁真空室进行结构静力分析, 在静力分析的基础上对真空室进行多目标优化及结构优化得到了最佳设计点和可以减少的质量, 为薄壁二极铁真空室的后续设计提供一定的参考。     

P2P网络下的KNN查询

K最近邻(KNN)查询是相似性查询的一种,已有大部分KNN查询算法都是针对集中式计算环境的,因此很容易形成性能瓶颈。P2P这种新的分布式计算技术能够有效克服集中式计算环境中的性能瓶颈问题。提出了一种分组式P2P网络结构下基于iDisdance索引的KNN查询方法,其主要思想是通过分布式簇索引裁剪搜索空间,降低网络通信开销,从而在P2P环境下执行KNN查询。最后通过仿真测试了该方法的有效性以及分组数量与数据分布对查询开销的影响。