亲和数的若干性质与10对亲和数

给出亲和数的几个性质与优化算法,计算出１０对亲和数。     

基于参数优化的支撑矢量机及其在故障诊断中的应用

为了有效的诊断出设备的故障,给出了一种基于参数优化的支撑矢量机算法。该算法首先引入免疫克隆选择机制,以两个十进制数表示一个抗体来构建抗体群,以漏报率为基础构造亲和度函数,实现支撑矢量机参数的优化。然后使用优化后的参数构造支撑矢量分类器对设备数据进行分类检测。通过在汽轮发电机组的数据集上进行仿真验证,实验结果表明,该算法相对传统的支撑矢量机算法不会显著增加训练时间,并且能够有效提高检测率和降低误检率。     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

考虑配载计划的铁路集港箱位指派

为了提高集装箱港口内堆场的装卸作业效率, 建立了以压箱数最小为目标的出口集装箱箱位指派模型; 考虑铁路运输箱成批到达和公路运输箱到达存在随机性的不同特点以及配载计划的影响, 设计了基于预测方法的启发式算法; 根据公路运输箱的到达特点, 利用马尔科夫链预测公路运输箱的到达顺序; 考虑箱位指派模型的特点, 设计了箱位指派求解算法对铁路运输箱和公路运输箱进行箱位指派, 利用MATLAB软件仿真测试了提出的模型与算法; 通过小规模试验验证了模型和算法的可行性和有效性, 并进行了2组大规模对比试验, 一组对比试验为铁路运输箱和公路运输箱混合堆存模式与铁路运输箱和公路运输箱分开堆存模式, 另一组对比试验为提出的算法与传统堆存算法。分析结果表明: 混合堆存模式比分开堆存模式的压箱数少27.9%, 提出的算法比传统堆存算法的压箱数少37.7%;混合堆存模式可有效减少压箱数, 提出的算法不仅可以有效解决小规模集装箱堆存问题, 还可以解决大规模集装箱堆存问题, 有效提高了堆场的装卸效率, 为集装箱的装船作业提供了便利。      

阵列天线DOA估计中MUSIC算法性能综合分析

阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支,而信源定位又是阵列信号处理中的重要应用.常规的子空间算法———MUSIC算法可对到达角(DOA)实现超分辨估计.然而,MUSIC算法的超分辨率是在阵列信号模型精确条件下得到的,阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率都会产生一定的影响.本文通过仿真,综合分析了阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率产生的影响,同时表明了,快拍数相对其它参数对MUSIC算法分辨率的影响要小.     

面向班型动态生成的地服人员排班算法

面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服人员排班算法,其核心思想是通过block Gibbs抽样迭代优化班型内人员构成、班型内航班集和班型生成.在某机场值机人员的数据集中验证此算法,实验结果表明,在满足员工层次资质、员工白夜班和班型动态生成的约束下,算法能够生成合理的班型.     

多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法（MEACS-D）. 采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算1跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度. 通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法（CS-D）算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差.      

亲和色谱技术在药物分析中的应用进展

亲和色谱是依靠键合在固定相上的配位体与生物活性目标分子间特异性的识别与可逆的亲和作用,实现生物分子选择性分离的一种液相色谱分析方法。该方法具有高选择性、高回收率等特点,可同时进行色谱分离及活性筛选,广泛应用于活性产物的筛选、分离和纯化。本文简述了生物特效亲和色谱、印迹分子亲和色谱、染料配基亲和色谱等几种常用亲和色谱技术,综述了近年来亲和色谱在手性药物拆分、天然药物中活性组分筛选、活性蛋白分离纯化及药物-蛋白相互作用研究中的应用,并对其应用前景进行了展望。     

多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法(MEACS-D)。采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算一跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度。通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法(CS-D)算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差。     

基于队列的处理器亲和机制及在网络转发中的应用

提出一种新的基于多报文队列的处理器亲和机制,与传统基于网络接口的亲和机制相比,消除了多处理器对共享资源的竞争,优化了处理器的CACHE行为,降低了互斥锁的影响范围,能够有效提升多核处理器系统的网络转发处理能力.试验结果显示,在复杂网络环境下,基于队列的亲和机制报文转发性能较传统基于接口的亲和机制提高了1.8倍.     

基于频率的大素数高效生成算法

公钥密码体制加解密算法基于两个大素数乘积的难分解性.为了提升大素数生成算法的效率和降低算法的报错率,提出了一种基于概率论的方法,通过优化Eratosthenes筛法构建素数库,从而通过分析素数库中素数尾数的分类频数和表达式下素数频率,再通过对素数检验算法进行分析,最后得到一种高效的大素数生成算法.在算法中,任意初始的整...     

Application of interval Multi-attribute Decision-Making Method to Aeroengine Performance Ranking

Introduction The performance deterioration of aeroengine isone of the key factors which may induce aircraft cata-strophic events. With the expansion of airline fleets,the number of aeroengines increase dramatically.Because performance parameters can refle…     

图的闭通路覆盖数

本文研究了图的闭通路覆盖数的一些性质,获得了一些有意义的结果。提出了树的4-闭通路覆盖数的多项式时间算法。     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

An Iterative Stabilized Scheme for Unsteady Incompressible Viscous Flow

An efficient iterative algorithm is presented for the numerical solution of viscous incompressible NavierStokes equations based on Taylor-Galerkin like split and pressure correction method in this paper. Taylor-Hood element is introduced to overcome the numerical difficulties arising from the fluid incompressibility. In order to confirm the properties of the algorithm, the numerical simulation on plane Poisseuille flow problem and liddriven cavity flow problem with different Reynolds numbers is presented. The numerical results indicate that the proposed iterative version can be effectively applied to the simulation of viscous incompressible flows. Moreover, the proposed iterative version has a better overall performance in maximum time step size allowed, under comparable convergence rate, stability and accuracy, than other tested versions in numerical solutions of the plane PoisseuiUe flow with different Reynolds numbers ranging from low to high viscosities.     

编组站办理车数和改编车数计算方法的思考

对现行编组站办理车数和改编车数的计算方法进行了细致的分析,认为现行计算方法中存在着在不同的场合下运输指标含义不统一,在概念上割裂了车辆作业过程的统一性和完整性,用解体、编组之和表示改编能力不能正确反映该项指标的本质等问题,并针对存在的问题进行了深入的研究,并提出计算车站作业能力、统计车站作业量的改进建议。     

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既有文献中关于求解模糊交通问题（所有参数均为模糊数据）的模糊最优解的方法有多种。本文在分析现有方法缺点的基础上,提出了两种方法用于求解具有梯形模糊数的模糊交通问题,其基于模糊线性规划和经典交通方法。同时论证了这两种方法不同于现有方法的优势。通过算例阐述本文方法求解模糊交通问题的过程并分析了求解结果。所提出的方法易于理解且在求解模糊交通问题最优解问题上具有良好的应用前景。     

Application of Classical Transportation Methods for Solving Fuzzy Transportation Problems

There are several methods, in the literature, for finding a fuzzy optimal solution to fully fuzzy transportation problems (transportation problems in which all the parameters are represented by fuzzy numbers). In this study, the shortcomings of some existing methods are pointed out, and to overcome these shortcomings, two new methods (based on fuzzy linear programming formulation and classical transportation methods) are proposed to find a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems with a new representation of trapezoidal fuzzy numbers. The advantages of the proposed methods over existing methods are discussed. Also, it is shown that it is better to use the proposed representation of trapezoidal fuzzy numbers instead of the existing representation of trapezoidal fuzzy numbers for finding a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems. To illustrate the proposed methods, a fuzzy transportation problem (FTP) is solved using the proposed methods and the obtained results are discussed. The proposed methods are easy to understand and to apply for finding a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems occurring in real-life situations.     

基于可能度的多属性决策实现战略联盟选择

商业中的选择战略联盟是企业供应链中的根本,良好的战略联盟选择为企业的发展带来巨大商业契机.企业在比较要选择战略伙伴的各类属性时往往会给出各个属性的确切数不能正确反映现实;运用区间数和可能度克服由实数引起的信息丢失,更科学得实现商业供应链中战略联盟的选择.     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．