长筒石蒜(Lycoris longituba)种球的无性繁殖试验

以长筒石蒜球茎为材料开展其无性繁殖试验,研究切割方式、植物生长调节剂及浓度3种因素对其子球性状的影响。结果显示:①人工繁育可明显提高种球的繁殖率,切割方式对种球的繁殖率无显著影响,而植物生长调节剂对繁殖率有极显著影响,其浓度对繁殖率也有显著影响,试验最佳处理为"茎盘沟切NAA250",其繁殖率为12.9;②切割方式无论是对子球的平均质量还是平均直径均有显著影响,其中处理"切片扦插GA330"作用下的子球平均质量最重(5.8g)、平均直径(1.2cm)最大。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量，分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L，豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时，预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL，实测量为7．194×10^8CFU／mL；人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L时，预测最大值为7．199×10^8CFU／mL，实测量为7．244×10。CFU／mL；最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L，CaCO3为3．000g／L，MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L；优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明，在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面，响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的，基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

PARAMETER ESTIMATION OF THE NONLINEAR MUSKINGUM MODEL USING HARMONY SEARCH1

ABSTRACT: A newly developed heuristic algorithm, Harmony Search, is applied to the parameter estimation problem of the nonlinear Muskingum model. Harmony Search found better values of parameters in the nonlinear Muskingum model than five other methods including another heuristic method, genetic algorithm, in terms of SSQ (the sum of the square of the deviations between the observed and routed outflows), SAD (the sum of the absolute value of the deviations between the observed and routed outflows), DPO (deviations of peak of routed and actual flows), and DPOT (deviations of peak time of routed and actual outflow). Harmony Search also has the advantage that it does not require the process of assuming the initial values of design parameters. The sensitivity analysis of Harmony Memory Considering Rate showed that relatively large values of Harmony Memory Considering Rate makes the Harmony Search converge to a better solution.     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算

基于泄漏源下风向的浓度监测数据并结合大气扩散模式建立反算模型,以确定泄漏源的位置和强度。以扩散模式仿真的浓度数据与监测数据的匹配度作为目标函数,将反演问题转化为优化问题,利用模式搜索算法迭代优化。以高斯模型为例验证了算法的可行性,结果表明利用探测器提供的测量浓度值,模式搜索算法能够在较短时间内搜索到最优解,在计算复杂性或时间上较梯度型算法和智能优化算法有一定优势。该算法能够及时而准确地反算出泄漏源强度和位置,为事故的应急响应与救援提供依据。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

Energy consumption estimation model for dual-motor electric vehicles based on multiple linear regression

ABSTRACT

The drive range of electric vehicle (EV) is one of the major limitations that impedes its universalism. A great deal of research has been devoted to drive range improvement of EV, an accurate and efficiency energy consumption estimation plays a crucial role in these researches. However, the majority of EV’s energy consumption estimation models are based on single motor EV, these models are not suitable for dual-motor EVs, which are composed of more complex transmission mechanisms and multiple operating modes. Thus, an energy consumption estimation model for dual-motor EV is proposed to estimate battery power. This article focuses on studying the operating modes and system efficiency in each operating mode. The limitation of working area of each mode ensures the vehicle dynamic performance, then PSO algorithm is adopted to optimize the torque (speed) distribution between two motors to improve the system efficiency in the coupled driving mode. Finally, the energy consumption estimation model is established by multiple linear regression (MLR). The result shows that the proposed model has a high precision in energy consumption estimation of dual-motor EV.     

长江流域的鱼类资源及其保护对策

长江水系的鱼类约有300种,其中鲤科鱼类占半数以上,主要的经济鱼类多数属于鲤科。对不同江段的鱼类资源作了简介,并提出了相应的保护措施。上游江段以维护生物多样性,保护特有种为主,需要建立鱼类自然保护区;中游应保证主要经济鱼类的自然繁殖条件,加强珍稀鱼类的人工繁殖放流工作,同时对湖泊幼鱼资源进行保护;下游应注意保持江水质量,严格遵守工业废水排放标准;河口江段应规定幼鲟保护期,建议每年6月15日至7月31日停止一切损害幼鲟资源的渔捞作业。     

WEP的安全技术分析及对策

在对无线局域网WLAN标准IEEE80 2 .11的WEP描述的基础上 ,笔者深入研究了WEP协议的设计上和实际应用中存在的密钥序列重复使用、消息认证和完整性等严重安全漏洞 ;详细分析了标准无线局域网中WEP协议解决方案 ;提出了WEP的改进算法WEP2 ,WEP2将IV大小增加到 12 8bit,以增强抗攻击能力 ;分析了AES解决方案的可行性 ;在密钥再生与分配方面 ,提出在MAC层实现经认证的密钥交换 ,用来改善WEP的安全脆弱性等解决措施。最后 ,还对今后的研究方向作出进一步的展望     

深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。