基于改进萤火虫算法的投影寻踪太湖水质综合评价

针对水质评价中指标的多样性及不相容性,提出了基于改进的萤火虫算法的投影寻踪水质评价方法。该方法根据水质标准等级样本集所划分的标准,构建投影指标函数,并用改进的萤火虫算法进行优化,使搜索步长逐步减小,寻优后期也可具有良好的局部搜索能力,得到最佳投影方向,使综合评价结果能够客观准确地反映出水质状况。运用该方法对太湖的水质数据进行综合评价,并与传统方法综合评分法(F值法)得到的结果进行对比,评价结果更符合当地水质状况实际情况,且对水质等级划分更为清晰。     

基于数字PI算法的精准施肥控制系统设计及仿真

为了使施肥速度与机器行进速度同步,提出了一种基于数字PI算法的闭环施肥系统,主要由传感器、PLC、脉宽调制电机驱动器(PWM驱动器)、GPRS模块及直流无刷电机组成。通过检测拖拉机的速度信号及外槽轮转速,PLC根据所输入决策经PWM驱动器对外槽轮下料速度进行闭环控制,从而实现精准施肥。仿真实验结果表明:基于数字PI算法的闭环控制系统提高了施肥精度和响应速度,机具操作简单,在田间工作性能稳定。     

磁化处理的全尾砂料浆沉降参数优化模型

为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中,并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机（SVM）沉降参数优化模型,以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子,沉降速度为综合输出因子,通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验,采用遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化,进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中,得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192 T、磁化处理时间1.85 min、料浆速度1.92 m/s、PAC单耗28 g/t,沉降速度可达约155 cm/h。研究表明：适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,节约30.0%~42.5% PAC用量,GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高,为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。     

基于无线Ad hot网络的低代价节能最短路径树算法

拓扑控制与拓扑维护是优化无线Adhot网络拓扑结构的重要方面,本研究以无线Adhot网络中各节点在失效情况下,为维护网络的连通性,提出一种以Dijkstra SPT算法为基础,以减少Adhot网络拓扑维护开销,低代价节能运行的最短路径树算法-ELSPT。其仿真实验表明,该算法有利于对Adhoc无线网络带宽的空间重利用,提高网络容量,减少分组碰撞的概率,对优化网络的拓扑控制和拓扑维护有着显著的有效性。     

水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸.为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究.结果 表明,最佳酰化用时为15min,染料结合用时为90 min.与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和...     

基于最小距离的简单多边形三角剖分

基于最小距离的多边形三角剖分算法是,多边形的每个顶点对应一个距离,对这些距离进行比较,依次连接最小距离,连接后判断相邻两点的凹凸性且改变连接点的相邻点的距离,除凹点外,并不需要对所有的点进行判断和计算。这样形成的剖分结果完全符合要求,而且网型比较好,基本上都符合空圆法则。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

杏鲍菇形态特征获取的图像分割算法

食用菌工厂化生产中,菇房环境对食用菌生长的影响很大,由工人根据食用菌的形态特征来判断菇房环境是否适宜,会由于个体主观差异或人为因素不能及时判断,造成菇房环境调节滞后,影响了食用菌的产量和质量。以杏鲍菇为研究对象,提出了获取杏鲍菇形态特征的蚁群算法改进的模糊C均值(FCM)聚类分割算法,该算法能够针对杏鲍菇生产中获取的图像,进行有效地分割,从而满足自动获取杏鲍菇形态特征的需要。     

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。     

广西珍贵乡土速生树种任豆苗木生长节律研究

利用Logistic方程对任豆1年生播种苗的苗高、地径年生长节律进行拟合,并根据因素数列几何形状发展态势的接近程度,将苗木的生长量与影响苗木生长的气象因子空气温度、空气相对湿度、降水量和日照时数组成一个灰色系统,进行面积关联度分析。结果表明：Logistic方程拟合效果显著,年生长量表现出明显的“慢-快-慢-快-慢”的节律,采用有序样本聚类分析方法将苗木的生长过程划分为出苗期、生长前期、速生期和生长后期4个时期。关联度分析表明,空气温度对苗木的高生长影响最大,相对湿度影响最小;而日照时数对苗木的粗生长影响最大,相对湿度影响最小。