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增强型野马优化算法及其工程应用

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2061-2068页

作者：马志海刘升上海工程技术大学管理学院上海201620

针对野马优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出增强型野马优化算法。首先,在种群初始化阶段,采用Sinusoidal映射,增加种群的多样性;其次,在阶段更新过程中,设计出非线性收敛性更强的自适应权重,调节全局搜索和局部优化能力;然... 详细信息

针对野马优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出增强型野马优化算法。首先,在种群初始化阶段,采用Sinusoidal映射,增加种群的多样性;其次,在阶段更新过程中,设计出非线性收敛性更强的自适应权重,调节全局搜索和局部优化能力;然后,在更新领导者位置阶段加入扰动因子,平衡局部和全局探索能力;进一步,利用自适应t分布变异,对个体位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。通过在CEC2021测试竞赛进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Wilcoxon秩和检验和MAE排名,验证算法的有效性。最后将算法应用到工程难题问题中,验证了其在工程优化问题上的适用性与优越性。实验结果表明,与其他智能算法相比,增强型野马优化算法具有更强的寻优能力和更快的收敛速度。

关键词：野马优化算法 Sinusoidal映射自适应t分布工程优化

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融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法

计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2115-2129页

作者：李晗珂游晓明刘升上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学管理学院上海201620

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路... 详细信息

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路径,并为全局寻优提供导向信息素,从而提升收敛速度。其次提出增广变邻策略,将蚂蚁分为爬行蚁和滑翔蚁,滑翔蚁引入的增广变邻策略在迭代后更新节点和邻居信息素,而且通过邻居数量随最优解质量动态匹配,来强化邻居节点探索,以平衡收敛速度与解的质量。当算法陷入停滞时,利用路径相似性机制平滑非公共路径信息素,帮助算法跳出局部最优。通过对旅行商问题数据集进行实验仿真表明,所提算法有效平衡了收敛速度与解的精度,尤其对于大规模问题,显著提高了解的质量。

关键词：蚁群算法旅行商问题熵聚类增广变邻路径相似性

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热塑性聚烯烃(TPO)的开发与工业应用

现代塑料加工应用 2024年

作者：刘升蔡立恒杜杰刘浪陕西延长中煤榆林能源化工股份有限公司

使用自制催化剂,配合Donor-P,应用卧式搅拌床反应器的生产工艺,开发了含有原位生成的高乙丙橡胶相的热塑性聚烯烃(TPO))产品。通过反应器内气相组分控制、生产负荷调整,确保生产过程平稳,得到两个目标产品,利用差示扫描量热仪(DSC)、凝... 详细信息

使用自制催化剂,配合Donor-P,应用卧式搅拌床反应器的生产工艺,开发了含有原位生成的高乙丙橡胶相的热塑性聚烯烃(TPO))产品。通过反应器内气相组分控制、生产负荷调整,确保生产过程平稳,得到两个目标产品,利用差示扫描量热仪(DSC)、凝胶渗透色谱仪(GPC)和扫描电子显微镜(SEM)等与对标产品进行了对比分析。结果表明:自制催化剂可以实现目标产物生产,产品满足指标要求,但与对标产品存在较大差异。

关键词：热塑性聚烯烃熔体流动速率相对分子质量分布生产工艺

硅藻土负载α-MnO纳米复合材料催化臭氧氧化溴氨酸钠的性能及机理

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环境工程学报 2024年

作者：丁兆罡龚程刘升吕新新陈星合肥工业大学资源与环境工程学院合肥工业大学工业与装备技术研究院

采用水热法成功合成了4种晶相结构的MnO2及将其负载在硅藻土上的纳米复合材料，并对其催化臭氧氧化降解溴氨酸钠（BAA）性能进行了详细研究。采用XRD、SEM、CV、EIS等手段对材料进行表征，α-MnO2/DE更低的极化电阻以及更快地电子转移... 详细信息

采用水热法成功合成了4种晶相结构的MnO2及将其负载在硅藻土上的纳米复合材料，并对其催化臭氧氧化降解溴氨酸钠（BAA）性能进行了详细研究。采用XRD、SEM、CV、EIS等手段对材料进行表征，α-MnO2/DE更低的极化电阻以及更快地电子转移效率是其性能优异的原因。单因素实验结果表明，α-MnO2/DE催化臭氧氧化反应体系能在30 min内将50 mg·L-1BAA完全降解。通过对反应前后XPS表征、自由基淬灭实验、ESR分析研究该反应体系的催化机理。结果表明，Mn（Ⅲ）作为反应活性位点使O3吸附并活化产生ROS，同时该体系的主要活性氧物种为·OH。此外，离子干扰实验和循环实验证明该新型催化剂具有优异的稳定性和广阔的应用前景。

关键词：非均相臭氧催化氧化 MnO 硅藻土溴氨酸钠机理

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金融强国的实现路径与建设重点

经济理论与经济管理 2024年第1期44卷 1-6页

作者：吴晓球中国人民大学财政金融学院中国人民大学国家金融研究院

建设金融强国是未来中国金融改革、开放和发展的核心目标。基于国际经验和中国国情,金融强国的实现必须走市场化、法治化和国际化的道路。建设金融强国既要走中国之路,又要体现国际社会所认可的一般共性。因此,在迈向金融强国的过程中,... 详细信息

建设金融强国是未来中国金融改革、开放和发展的核心目标。基于国际经验和中国国情,金融强国的实现必须走市场化、法治化和国际化的道路。建设金融强国既要走中国之路,又要体现国际社会所认可的一般共性。因此,在迈向金融强国的过程中,重点是如何把中国资本市场建设成透明、流动性强、有成长性的财富管理市场,并且在市场化、法治化的基础上有序推进金融市场的开放与国际化。

关键词：金融强国资本市场结构性改革市场化法治化国际化

结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法

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系统仿真学报 2024年第6期36卷 1475-1492页

作者：王育洁游晓明刘升上海工程技术大学上海201620

针对蚁群算法在求解旅行商问题中出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法。根据路径评估值将路径划分为活跃路径和舍弃路径,以路径评估值作为权重对两类路径采取不同的信息素奖... 详细信息

针对蚁群算法在求解旅行商问题中出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法。根据路径评估值将路径划分为活跃路径和舍弃路径,以路径评估值作为权重对两类路径采取不同的信息素奖惩策略,加快算法的收敛速度。采用邻域动态退化策略,利用邻域半径将城市集分为探索区和退化区,自适应缩小蚂蚁的搜索范围,通过保留概率动态保留部分退化区中的城市,结合探索区中的城市一并计算状态转移概率,平衡算法的收敛速度和种群的多样性。采取种间协同进化机制,根据Tanimoto相关系数确定种群间的交互周期,并在算法的不同阶段选择合适的交互方式帮助算法跳出局部最优,提高算法的求解精度,达到种群间有效交流的目的。

关键词：评估奖惩邻域退化 Tanimoto相关系数协同进化蚁群算法旅行商问题

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松风在怀——马锋辉的中国画写意之道

美术观察 2024年第1期 108-113,F0002页

作者：何先球澳门科技大学中国澳门北京财贸职业学院

马锋辉的中国画写意作品,“松风在怀”“笔意墨韵”与“写生状态”系列创作,在语言质介与精神内涵上,不仅继承了中国传统写意画中的笔墨精神与意象之韵,而且融合了现代视觉范式与空间感知方式。特别是“松风在怀”系列创作,成为他践行... 详细信息

马锋辉的中国画写意作品,“松风在怀”“笔意墨韵”与“写生状态”系列创作,在语言质介与精神内涵上,不仅继承了中国传统写意画中的笔墨精神与意象之韵,而且融合了现代视觉范式与空间感知方式。特别是“松风在怀”系列创作,成为他践行中国画写意之道的实践成果与重要内涵。

关键词：中国画写意笔墨精神松风视觉范式空间感知墨韵写生实践成果

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利用改进CNN实现轴承自适应抗噪故障诊断

机械设计与制造 2024年

作者：李震球杭州萧山技师学院

近年来对轴承诊断方法的研究表明，大多数方法都是将特征提取和故障识别相结合。但是，这些方法对专业知识有较高的要求，同时需要花费大量的时间开发诊断算法，且算法的性能会受到工况变化、噪声等因素的影响。为了解决上述问题，本文... 详细信息

近年来对轴承诊断方法的研究表明，大多数方法都是将特征提取和故障识别相结合。但是，这些方法对专业知识有较高的要求，同时需要花费大量的时间开发诊断算法，且算法的性能会受到工况变化、噪声等因素的影响。为了解决上述问题，本文提出了一种信号的预处理方法，可以将一维振动信号转为二维灰度图，以及自适应的抗噪卷积神经网络（AA-CNN）模型。该模型，无须解析机械设备内在故障机理，并且将特征提取过程与故障分类过程有机结合，实现故障诊断。为了保证结果的通用性，利用公开的轴承数据集对模型进行验证，结果表明：该故障诊断模型的识别准确率保持在99%以上，并且在含噪声的时域信号中也能准确识别出故障种类和程度，有良好的适应性。

关键词：卷积神经网络信号到图片的转换特征提取故障诊断

数据模型协同驱动的MIMO系统性能预测方法

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信号处理 2024年第7期 1354-1367页

作者：张晓丹孟帆张铖刘升恒黄永明深圳信息职业技术学院网络通信与安全紫金山实验室东南大学移动通信国家重点实验室

在具有未知同频干扰和信道状态信息具有不确定性的复杂场景下，现有的多输入多输出系统的性能分析和优化方案通常会退化甚至失效。为了适应这些挑战并更好地完成网络自动调优任务，提出了一个通用的数据模型协同驱动框架，该框架是真实... 详细信息

在具有未知同频干扰和信道状态信息具有不确定性的复杂场景下，现有的多输入多输出系统的性能分析和优化方案通常会退化甚至失效。为了适应这些挑战并更好地完成网络自动调优任务，提出了一个通用的数据模型协同驱动框架，该框架是真实通信系统的数字孪生，系统性能指标由系统参数决定。为了解释所提出的框架是如何工作的，将正则化迫零预编码作为实例。该实例中，首先在模型驱动方面，使用确定性等同理论来获得系统的性能近似结果。但是，该近似结果仅在理想条件下成立，例如系统已知信道状态信息不确定度、无穷天线数和没有任何未知同频干扰。因此在数据驱动方面，使用神经网络以网络参数和近似结果为输入，来进一步推断更准确的系统性能。因为利用了模型数据双驱动方法，轻量级的神经网络具有很好的性能。数据模型双驱动的性能估计器也是该系统的数字孪生。基于该数字孪生，设计了一个信道不确定度估计的流程和算法，以快速感知信道不确定度来支持该系统的自适应优化。该流程中，系统首先以一个初始信道不确定度做信号传输，并获得系统性能指标的检测结果。随后，根据性能估计器，使用梯度投影法，以该检测结果来反推信道不确定度，纠正环境非理想因素。仿真结果验证了所提算法的有效性，该数据模型协同驱动框架对于复杂场景下多输入多输出系统的性能预测具有研究意义。

关键词：智能无线通信数字孪生性能预测信道状态信息线性波束赋形