加工按排问题的优化方法及其自组织并行实现

针对加工安排这类实际问题，提出一类以顺时安排为基础结合隐枚举思想的近似算法，并给出利用多处理机并行系统解决这一问题的自组织异步并行实现方案。     

具时滞离散型神经网络指数同步问题

给出了具有时变时滞的离散型神经网络全局指数同步的定义,并对一类具有时变时滞的离散型时滞神经网络的全局指数同步问题作了详细的研究,得出了一类离散型神经网络全局指数同步的充分性判据,可通过LMI工具箱检验判据有效性。     

利用基于精英策略的粒子群算法求解多目标规划问题

本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法.该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点.最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性.     

一类离散型网络全局指数同步研究

探讨了具有离散时滞的离散型神经网络系统,并给出了这类神经网络的全局指数同步的一个有效结论.     

基于DEA-Malmquist指数的我国区域全要素能源效率分析

运用DEA与Malmquist指数相结合的方法,以能源、劳动力、资本作为投入指标,以GDP作为产出指标,测算了2000-2011年间我国全要素能源效率变动及其构成情况.结果表明:我国东、中、西部地区全要素能源效率整体上在提高,且主要源于技术进步的推动,而技术效率的作用有待加强.在实证分析的基础上,提出了推进能源技术研发、深化能源体制改革、优化能源结构、调整产业结构等四点有助于提高我国能源效率水平的建议.     

三基色白光LED的司辰节律因子研究

采用司辰节律因子模型,通过计算三基色白光LED光源在不同工作电流下的司辰节律因子,对可调色温的三基色白光LED光源进行非视觉效应研究。为了获取与自然光非视觉效应类似的LED白光,建立了司辰节律因子和相关色温分别相对于工作电流的关系模型,从而已知自然光的司辰节律因子和相关色温,就可以确定三基色LED的工作电流。通过测试一天内不同时刻的自然光光谱,根据上述模型推算出了三基色LED的工作电流。在所推算的三基色电流下,测试了白光LED光谱参数并计算了相应的司辰节律因子。与自然光司辰节律因子的对比结果表明,理论值和实验值的误差在1.1%以内,证实该方法具有可行性。本文所呈现的方法对于利用三基色白光LED模拟自然光具有一定的指导意义。     

脉冲梯度场增强的DQF-COSY实验t1噪声研究

脉冲相位的不稳定性是导致二维谱中的t₁噪声的原因之一.本文从理论上和实验上对脉冲相位不稳定性所引起的t₁噪声进行了研究.从角动量算符I_x,I_y和I_z推导中发现,由于磁化矢量在P型和N型DQF-COSY实验的脉冲梯度场中进动方向的内在差异,一部分脉冲相位误差在P型DQF-COSY实验会被重聚掉,在N型DQF-COSY实验中却会被加重.因此P型DQF-COSY实验的t₁噪声比N型小.理论推导还得到t₁噪声在P型和N型中的理论比值为√3:√11.以上理论结果得到我们实验结果的支持.     

S变换子域适应的扶梯电机轴承迁移诊断

在缺乏足够的扶梯电机轴承故障数据的情况下,针对扶梯在频繁变载变速的运行状态中轴承故障特征不稳定的问题,提出了Stockwell(S)变换结合子域适应的扶梯电机轴承迁移诊断方法。首先,针对扶梯电机轴承的故障特点,采用S变换结合双线性插值算法生成振动信号时频图。该时频图能有效反映轴承故障特征,并与后续的生成/与特征提取网络输入要求相适应。其次,在基于深度残差神经网络ResNet-50的特征提取网络层的输出端引入局部最大均值差异（LMMD）,将故障样本的类别置信度作为映射后的权重引入最大均值差异（MMD）,在对齐源域和目标域全局分布的同时,对齐同类别样本所属的子域的分布,同时拓展可迁移学习的范围。然后,构建网络的最小化LMMD和交叉熵损失函数,采用小批量梯度下降法训练网络。从而可通过细化不同故障类别间特征差异实现故障子域自适应,并克服迁移诊断精度低的问题。最后,基于两个公开的轴承故障数据集和少量扶梯电机轴承故障数据构建S变换后的时频数据集,并进行迁移诊断实验验证。结果表明,本方法对扶梯轴承的两种源域到目标域的迁移诊断平均准确率分别达到99.1%和95.49%,识别精度和鲁棒性明显优于5种常用...     

基于近似l0范数最小化的NMR波谱稀疏重建算法

在核磁共振（NMR）波谱中,过长的数据采集时间会使很多化学以及分子生物学领域的高分辨率多维谱应用难以实现. 传统的解决办法是使用随机非均匀采样代替奈奎斯特采样,但这样会使谱图质量受损. 压缩传感的出现为此提供了更好的解决办法,合适的压缩传感重建算法可以通过很少的随机非均匀采样将谱图高质量的重建出来. 该文先介绍了一种可用于谱图重建的压缩传感重建算法,名为“平滑l₀范数最小化法”,然后针对该算法对采样噪声鲁棒性较差的缺点进行了改进. 通过将改进后的算法与原算法在一维实数域信号以及NMR波谱信号重建实验中进行对比后表明,改进后的算法对噪声的鲁棒性明显提高,并能获得更好的重建性能.