遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

小波系数压缩用于柴油十六烷值近红外光谱分析建模

近红外光谱分析建模中存在多变量高维数据处理问题,导致计算量大,不利于过程控制中应用.为此提出利用小波变换压缩近红外光谱数据的算法与准则,并结合柴油十六烷值定量分析研究压缩数据的建模效果.研究表明,经小波方法处理后,变量维数压缩30倍左右,光谱主要信息基本保留,而模型的预测精度和常规预处理方法分析相比有明显提高.光谱数据压缩的同时包含了噪声滤除和基线校正,简化数据处理步骤,有利于NIRS实际应用时提高建模效率.     

正构烷烃吸附平衡的动态法研究

本文采用动态法研究了单溶质和双溶质正构烷烃的正戊烷溶液在5A 分子筛上的吸附平衡关系;提出了一种新的表示吸附穿透曲线的方法;编写开发了一组软件包,用数值计算方法计算平衡吸附量.     

系统仿真模型的结构设计

重新考虑了仿真模型概念的含义并提出一个新的观点，即仿真模型既应具有“模型”的特点又应体现作为仿真程序设计“蓝图”的特色。在此基础上，提出了“仿真模型结构设计”概念，并阐述了仿真模型结构设计策略，确立了一个以模块间的调用关系和耦合关系的定量描述为核心的仿真模型结构的形式描述体系。     

基于旋转曲面变换PSO算法的神经网络用于胺类有机物毒性分类

神经网络模型能有效地模拟非线性的输入输出关系。本研究应用三层前馈网络对51种胺类有机物进行了结构-毒性关系的分类研究。常规的神经网络权值训练算法,例如误差反传算法,存在着收敛速度慢,容易陷入局部极值点等问题。因此提出旋转曲面变换粒子群优化算法,将被优化函数的局部极小点变换为全局最大点,同时不改变比局部极小点的值更小的区域的函数形状。此方法和粒子群优化相结合,能使待优化函数跳出局部极值点,提高训练神经网络权值的效率。实验结果显示,基于旋转曲面变换粒子群优化算法的神经网络,权值训练过程收敛速度较快,且自检误差和预报误差都较小,是一种有效的胺类有机物毒性分类方法。     

模式滤波器在色谱信号除噪中的应用

提出一种模式滤波器方法,用于解决色谱信号中宽带噪声的除噪问题。模式滤波器的应用原理是基于色谱信号与宽带噪声之间的形态差异。工作过程：先采用模式匹配方法识别宽带噪声,再识别各种噪声的起始点与终止点,最后采用线性插值方法重构含噪声的色谱信号。方法具有实现简单、运算速度快、去除噪声能力强等特点。由实际采集的色谱信号经除噪处理后所得的结果表明：模式滤波器比一般滤波器具有更好的除噪效果。     

自适应形态滤波器用于色谱信号的处理

建立了一种能自适应地调整尺度的形态滤波器对色谱信号中混杂的离散冲型噪声加以滤除的方法。结果表明,自适应形态滤波器在滤除脉冲型噪声进,比目前文献报道的中值滤波方法呈现出更好的效果,它能保存高度完整的信号信息,是处理色谱信号脉冲型噪声的有力工具。     

塔板工艺计算专用程序库(TQ—16机 ALGOL—60语言)

在石油化学工业中经常用到的板式塔有筛孔、浮阀和泡罩等各种形式。而涉及到塔板的工艺计算问题则又有以下各种类型: (一)根据要求处理的汽液相物料性质和流率设计出某种指定型式塔板的结构与尺寸; (二)对现场的塔设备,校验在操作条件下各项工艺指标,如泛点率、淹塔程度、雾沫夹带率及板效率等; (三)核算现有塔设备的负荷能力,找出限制该塔处理量的关键结构参数,进而指明挖     

用自适应偏最小二乘回归为药物定量构效关系建模

提出了一种自适应偏最小二乘回归（APLSR）方法。对于指定的预测对象，APLSR将根据样本在结构参数空间中的分布，分析它们对预测对象的预报能力，自适应地为各个样本分配权值，并从样本数据中提取和选用PLS成分，从而实施自适应加权PLSR，以获得预报性能良好的模型，作者将APLSR应用于含硫苯衍生物的QSAR建模，取得了令人满意的效果。     

石油馏份汽液平衡计算的样条函数方法初探

作者初步研究了将样条函数引用于逼近石油馏份,即所谓由“连续”组份构成的“复杂”物系。提出了基于样条函数技术对石油馏份所作的若干种典型汽液平衡计算步骤,并给出了令人满意的数值计算结果。本文的研究展现了开发一套新的处理石油馏份的计算方法的可能性,它们将特别有利于现代计算机的应用。