一种带有附加记忆策略的改进教与学优化算法

教与学优化算法是一种模拟班级教学现象的新型群体智能优化算法,算法参数简单,收敛速度快,已经在函数优化、工程计算等领域取得广泛应用。但是算法后期容易陷入局部收敛,为此提出了一种带有附加记忆策略的教与学优化(MTLBO)算法。该算法首先在教学阶段增加教师记忆策略,学生的历史记忆知识与教师历史教学能力对提高班级的整体教学水平具有重要的作用,在每次更新学习者的同时考虑教师上一代的最优值和当代的最优值,有效增强算法局部搜索能力;在学习阶段增加个体向最优个体和随机个体学习策略,多个学生互相学习,充分利用班级内的知识信息,从而增强了算法的全局搜索能力。采用具有不同特征的多个测试函数对算法进行仿真实验,并与基本TLBO算法和2种改进的TLBO算法进行对比分析,结果表明提出的MTLBO算法在获得较高的收敛精度和稳定性的同时还提高了收敛速度,有效避免算法局部收敛。     

光纤共振喇曼光谱法探测水中超痕量生物分子

水中微量生物分子的探测、识别和控制研究是很重要的课题。采用光纤内共振喇曼光谱法,可以提高喇曼光谱的强度109倍。把少量β胡萝卜素溶于吡啶与水的混合液体,充入空心光纤中构成液芯光纤,用514.5nm,30mW激光激发,获得了浓度为10-7mol/L～10-9mol/L的β胡萝卜素喇曼光谱。该技术为研究水中微量生物分子提供了一种新的实验方法。     

基于BOTDR的光纤网格隧道形变监测系统研究

在分析布里渊散射光时域反射(BOTDR)监测技术应变测量的基本原理、标定方法、信号处理、实际应用及各项优点的基础上,针对隧道工程的形变监测设计了一套网格结构的光纤传感器系统;该套系统利用BOTDR及相关技术可以完成对隧道形变的灵敏探测和实时监控;对其工作原理和监测优势的分析以及仿真实验结果表明,这套光纤网格隧道形变监测系统具有灵敏度高、抗干扰能力强等优点,在实际工程中具有较高的应用价值。