纳米科学对疾病研究的新发展

纳米医学 美国密歇根大学的物理学家詹姆斯·贝克研制出了一些多用途的纳米粒子，它们能够穿越血管壁等障碍，接近癌细胞，让癌细胞误认为是可以吃的食物，它们会用荧光色对癌细胞进行标记，同时用药物把癌细胞摧毁。研究证明，这些纳米粒子杀死癌细胞的效果要比传统的化学疗法有效得多。该领域的研究是基于纳米技术的医学革命的最新进展。它们将彻底改变人类诊断和治疗癌症以及所有疾病的方式。有专家称，这项新技术代表着定位疗法发展的第二次浪潮，在未来几年会得到加速发展。[第一段]     

基于PSO-LSSVM的牵引供电系统故障诊断研究

为了提高列车运行稳定性,针对牵引供电系统故障诊断进行研究。根据牵引供电系统工作原理和特性分析故障现象与发生原因,提取用于故障诊断的特征信号;建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)的故障诊断模型,并使用主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)算法提取数据特征作为故障诊断模型的输入来降低输入维数;使用多种故障诊断模型进行对比分析。研究结果表明:经过PCA算法提取特征的PSO-LSSVM故障诊断模型具有较高的识别效率和识别准确性。     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

舰船电力系统保护性能优化的自适应算法

为满足舰船电力系统保护在快速性和选择性方面的要求,提出保护性能优化模型,根据电力系统的运行方式、拓扑结构和故障类型的变化,实时在线计算并修改保护整定值的自适应保护方法。将快速性和选择性指标作为保护性能综合指标的基本元素,采用模拟退火粒子群算法进行优化,最终实现不同运行工况下保护性能最优的整定值自适应调整。并在PSCAD/EMTDC软件中建立包含自适应保护算法的舰船电力系统保护仿真模型,仿真结果证明所提方法可有效提高系统保护性能。     

磁富集法癌细胞检测及53实例的结果分析

用磁富集法检测53例患者的积液中(20例为胸腔积液,32例为腹腔积液,1例为心包积液)的恶性肿瘤细胞,并与常规的细胞检测方法进行比较.得出磁富集法用于检测腹腔或胸腔积液中的恶性肿瘤敏感性高于常规的细胞学检测,其结果有利于更准确的肿瘤分期.     

基于粒子群算法的动力定位推力分配决策变量优选

针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易陷入局部最优、计算时间长等不足,基于粒子群算法探索不同粒子决策变量对推力分配结果的影响。首先考虑推力分配目标力和力矩、推力限制、禁止角等约束条件,以推进器功率最优、磨损最小为优化目标建立了推力分配数学模型,构建了基于三种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法;其次以算法结果的适应度值、计算消耗时间的均值和方差量化算法的收敛性和实时性,对上述三种方法进行了仿真分析,仿真结果对比表明,基于本文提出的粒子决策变量搜索在收敛性和实时性上均达到最优,对粒子群算法解决推力分配问题有一定的参考价值。     

基于路网可达性的城市交通离散网络设计模型及算法

根据城市交通路网分区理论,把分成的子区看成一个节点,考虑所有节点的可达性,以此度量整个路网的可达性,设计了基于路网可达性最大为目标的城市交通离散网络设计模型。采用粒子群算法,并给出一个简单的算例,算例表明,合理的添加路段,能使城市路网可达性达到最大。     

基于OpenCV的粒子滤波

粒子滤波是一种基于递推估计和蒙特卡罗模型的滤波算法,由于适合解决非线性及高斯估计问题而成为近年研究的热点。本文阐述了目前做运动检测研究中所使用的常用粒子滤波算法,介绍了OpenCV函数库的基本用法,并利用OpenCV函数库功能设计和实现了图像序列中的道路障碍物检测,试验结果表明利用OpenCV可以较好的满足开发运动目标检测系统的要求。     

基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识

提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。