基于模拟退火的文件优化分配

在局域网环境下，或是在分布布系统环境下，文件优化分配是一个非常重要的问题，本文提出一种基于模拟退火的文件优化分配方法，利用该方法能较好地解决工程中的文件优化分配，该方法也可以推广应用到其它类型的网络系统中。     

色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用

 介绍了气相色谱、高效液相色谱、超临界流体色谱和高速逆流色谱等几种色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用现状,以及使用模糊聚类分析和人工神经网络分析指纹图谱对中药进行模式识别和质量鉴定的方法。     

生物油水蒸气气化实验研究

利用固定床反应器对生物油的水蒸气非催化气化性能进行了实验研究,考察了温度和水蒸气的加入量对气化过程的影响,对气化所得粗合成气的组成分布进行了分析。结果表明,升高温度有利于生物油向合成气转化,1 200 ℃时,生物油的碳转化率可达97.8%,合成气有效成分(H₂+CO)的产率可达77%,其中H₂/CO摩尔比为1.19;水蒸气的加入可以提高合成气中的H₂/CO摩尔比,当S/C(水碳比)=4时,合成气中的H₂/CO摩尔比可达3.69,与此同时,水蒸气的加入不利于合成气有效成分产率的提高;生物油气化所得气体为中热值气体。     

Feature Selection Using Tree Model and Classification Through Convolutional Neural Network for Structural Damage Detection

Structural damage detection(SDD)remains highly challenging,due to the difficulty in selecting the optimal damage features from a vast amount of information.In this study,a tree model-based method using decision tree and random forest was employed for feature selection of vibration response signals in SDD.Signal datasets were obtained by numerical experiments and vibration experiments,respectively.Dataset features extracted using this method were input into a convolutional neural network to determine the location of structural damage.Results indicated a 5％to 10％improvement in detection accuracy compared to using original datasets without feature selection,demonstrating the feasibility of this method.The proposed method,based on tree model and classification,addresses the issue of extracting effective information from numerous vibration response signals in structural health monitoring.     

计算智能与力学反问题中的若干问题

计算智能是生物智能的计算模拟,包括人工神经网络、模糊系统和进化计算三个主要部分．参考国内外有关计算智能与力学反问题研究中的某些问题,并结合作者的研究工作,介绍了有关课题的研究状况以及目前的研究进展．     

红外CT模拟在混凝土板内部缺陷探测中的应用

红外成像技术采用非接触式检测方法,对结构内部缺陷进行实时、快速大面积扫描探测,作为无损检测领域一项新的技术在土木工程中得到越来越广泛的应用.但是,这种技术的主要缺点是只能通过成像技术显示缺陷表面状况,却无法获知缺陷深度和厚度.本文以一维有缺陷混凝土板为研究对象,采用有限差分法对混凝土板进行热传导数值模拟分析,获得每一点物体表面温度差与缺陷深度及其厚度的非线性对应关系.在此基础上,采用人工神经网络算法,实现对混凝土板内部缺陷的三维重构,即红外CT模拟.本文提出的方法可以同时获得缺陷深度和厚度,并适用于任意形状的缺陷.     

第六讲水下声学传感器网络的发展和应用

文章主要介绍了正在发展中的水下声学传感器网络的一些概念和发展现状.在回顾了水声通信和水下网络的发展历史之后,首先从网络拓扑结构出发,指出多跳对等网络是适合于水声应用的一种网络结构,接着根据网络协议栈的概念,说明水下声学传感器网络在各协议层上所涉及的问题,并从物理层面,分析了水声介质的特殊性,和水下声学传感器网络所面临的一些主要的技术挑战.介绍了组成水下传感器网络的关键部件,以美国海网（Seaweb）为例,给出了一个水声传感器网实现的实例,对它的年度实验进行了介绍,最后,给出了中国未来的发展应用前景.     

基于内源性致香物质和化学计量学的烟草感官评价研究

采用主成分分析法结合遗传算法和神经网络,建立了基于烟草内源性致香物质的感官质量评价预测模型。利用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对超临界萃取-分子蒸馏所得烟草精油中的内源性致香组分进行定性定量分析,汇总各类致香指标后,对其进行主成分分析;以提取所得5个主成分的得分作为输入变量,感官评吸分数作为输出变量,分别使用标准BP神经网络和遗传算法(GA)优化的BP神经网络建立预测模型。对比实验结果表明,GA优化后的模型预测效果更优,其预测值与实验值间的相关系数为0.96,预测均方根误差为1.81,说明GA-BP模型具有更好的拟合能力和预测能力,该模型能有效地预测烟草精油的感官品质。     

具有感存算一体化的新型神经形态视觉传感器

传统的数字图像处理系统包括图像传感器与图像处理单元,二者在物理空间上分离,图像信息在其间的传输造成了延时与能耗。此外,数字图像传感器基于“帧”的工作原理,可能丢失一些重要信息,或者造成数据冗余。人类视觉系统提供了一种高效并行的信息处理方式。神经形态视觉传感器能够模拟人类视网膜的功能,同时具备感知光信号、存储信号和进行信息预处理的功能。这类感存算一体化的神经形态视觉传感器简化了人工视觉系统的电路复杂性,提升了信息处理效率,节省了系统功耗。文章总结了传统的数字图像传感器存在的问题,介绍了几种重要的人工神经网络,讨论了新型神经形态视觉传感器的研究进展和存在的问题。     

爆破地震峰值预报神经网络研究

在分析某核电站一期地面爆破振动监测结果的基础上,用神经网络理论建立了爆破振动加速度峰值的预报模型,提出了神经网络模型预报加速度峰值的方法。将神经网络模型预报的结果与传统方法（经验公式法）预报的结果相比,前者的预报结果有明显的改善。