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基于不同评价方法的小浪底水库水质分析及来源解析

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水文 2024年第2期44卷 89-95,102页

作者：武俐杨萌来梦媛王瑞佳王亮宋百惠河南理工大学资源环境学院河南焦作454003 河南省济源生态环境监测中心河南济源454650

水质评价是水生态系统保护和水污染治理的重要基础。为探究小浪底水库不同水期水质特征,于2021年对3个断面的15个水质指标进行监测与分析。采用三种方法对研究区水环境质量进行评价,厘清水质变化规律,确定最佳的评价方法,探讨不同水期... 详细信息

水质评价是水生态系统保护和水污染治理的重要基础。为探究小浪底水库不同水期水质特征,于2021年对3个断面的15个水质指标进行监测与分析。采用三种方法对研究区水环境质量进行评价,厘清水质变化规律,确定最佳的评价方法,探讨不同水期影响水质的关键环境因子并解析其来源。研究表明:库区水质总氮浓度超出地表水Ⅴ类标准,其他水质指标均达到Ⅲ类标准及以上;三种方法受指标权重影响,评价结果存在差异,综合比较与分析,确定基于TOPSIS的信息加权和排序法更适用于评价研究区水质状况;相关性分析表明,不同水期影响水质的环境因子及其来源不同,枯水期受人类活动影响,平水期水质变化与上游输入有关,丰水期受降水和水动力条件影响显著。研究结果可为小浪底水库的水环境治理提供科学依据,为库区水质评价提供新的思路。

关键词：小浪底水库水质分析环境因子评价方法来源解析

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基于反向权重的阅读器防碰撞算法

电子设计工程 2022年第15期30卷 30-34页

作者：王瑞佳赵菊敏太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600

阅读器碰撞问题一直是射频识别系统中迫切需要解决的问题,它会显著降低系统的性能,在大规模场景中依旧存在算法复杂度高,识别效率低下的问题。为提高系统整体性能,该文提出基于动态调度的阅读器防碰撞算法,提出反向权重概念,用来表示阅... 详细信息

阅读器碰撞问题一直是射频识别系统中迫切需要解决的问题,它会显著降低系统的性能,在大规模场景中依旧存在算法复杂度高,识别效率低下的问题。为提高系统整体性能,该文提出基于动态调度的阅读器防碰撞算法,提出反向权重概念,用来表示阅读器碰撞情况。重新定义了阅读器优先级定义,实现动态调度。仿真结果表明,与传统的阅读器防碰撞算法相比,该算法的识别效率提高了23.45%,吞吐量提高了10.77%。

关键词：大型RFID 防碰撞反向权重动态调度

《黑图档·道光朝》所见道光帝东巡的后续事务及对盛京地区的影响

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兰台世界 2022年第1期 33-37页

作者：赵彦昌王睿嘉辽宁大学信息资源管理学院辽宁大学中国档案文化研究中心中国档案学会辽宁省档案学会

《黑图档·道光朝》是记录清代盛京总管内务府处理往来公文的副本档,对于研究道光皇帝东巡盛京具有重要价值。本文通过整理与研究《黑图档·道光朝》中收录的道光帝东巡盛京档案,阐述了盛京内务府、盛京将军衙门等盛京地区部门所开展的... 详细信息

《黑图档·道光朝》是记录清代盛京总管内务府处理往来公文的副本档,对于研究道光皇帝东巡盛京具有重要价值。本文通过整理与研究《黑图档·道光朝》中收录的道光帝东巡盛京档案,阐述了盛京内务府、盛京将军衙门等盛京地区部门所开展的各项东巡后续事务,并分析了道光帝东巡对于盛京地区的积极和消极影响,以期补充对道光帝东巡问题的研究。

关键词：黑图档·道光朝道光帝东巡东巡后续事务盛京

《黑图档·道光朝》所见道光帝东巡盛京期间的各项活动

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兰台世界 2022年第1期 28-32页

作者：赵彦昌王睿嘉辽宁大学信息资源管理学院辽宁大学中国档案文化研究中心中国档案学会辽宁省档案学会

《黑图档·道光朝》是清代道光朝盛京内务府处理皇室事务往来公文的副本档,其中收录许多有关清宣宗旻宁东巡盛京的档案。本文以《黑图档·道光朝》为主要依据,从祭祀活动、政治活动和文化活动三个方面阐述道光帝东巡盛京期间举行的各项... 详细信息

《黑图档·道光朝》是清代道光朝盛京内务府处理皇室事务往来公文的副本档,其中收录许多有关清宣宗旻宁东巡盛京的档案。本文以《黑图档·道光朝》为主要依据,从祭祀活动、政治活动和文化活动三个方面阐述道光帝东巡盛京期间举行的各项活动,以期为今后研究道光帝东巡及清帝东巡问题提供参考。

关键词：黑图档·道光朝道光帝东巡恭谒三陵盛京皇宫

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变频多联机吸气喷射热动力特性研究

家电科技 2023年第S1期 25-28页

作者：王瑞佳颜鹏张永雷海信日立空调系统有限公司山东青岛266000

搭建了采用过冷器喷射旁通的试验平台,研究了喷射量对制热热动力特性的影响。试验结果表明:随着喷射量逐渐增大,压缩机的排气温度也在不断降低,可以确保机组在寒冷区域稳定运行;室外温度小于0℃的情况下,辅路出口温度、入口温度相当时,... 详细信息

搭建了采用过冷器喷射旁通的试验平台,研究了喷射量对制热热动力特性的影响。试验结果表明:随着喷射量逐渐增大,压缩机的排气温度也在不断降低,可以确保机组在寒冷区域稳定运行;室外温度小于0℃的情况下,辅路出口温度、入口温度相当时,机组制热能力、能效最大,随着喷射量进一步增大增加,机组制热能力、能效开始降低;室外温度高于0℃的情况下,喷射量为“0”时,机组制热能力、能效最大。

关键词：多联机过冷器喷射

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基于云模型的风电机组运行状态评价

电力科学与工程 2020年第8期36卷 57-62页

作者：孙海蓉王皓茹王瑞珈张鸽河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学) 河北保定071003

针对状态评价过程中存在的指标受外界影响大、评价结果主观性强的问题,提出一种基于隶属云模型的风电机组运行状态评价模型。该模型选取机舱温度等16个指标构成评价体系。通过改进传统劣化度算法,提高预测准确性;用模糊层次法和熵权法... 详细信息

针对状态评价过程中存在的指标受外界影响大、评价结果主观性强的问题,提出一种基于隶属云模型的风电机组运行状态评价模型。该模型选取机舱温度等16个指标构成评价体系。通过改进传统劣化度算法,提高预测准确性;用模糊层次法和熵权法组合得到评价指标权重;利用3εn准则确定云模型输入参数,提高了关键参数选取的客观性。实验证明,改进后的评价模型准确度更高,可在机组发生故障早期进行预警,对风电机组的运维具有指导意义。

关键词：状态评价云模型温度修正组合权重劣化度

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一种基于AHP的电磁目标威胁评估方法

航天电子对抗 2022年第2期38卷 47-52页

作者：丁磊王睿家范涌高中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033

电磁目标威胁评估是信息作战的一个关键环节,是信息融合的高层次阶段。高效的目标威胁评估方法有利于实时生成战场态势。提出了一种基于AHP的目标威胁等级评估方法,利用AHP求出权重因子,对威胁等级进行排序,并实时更新,建立威胁等级信... 详细信息

电磁目标威胁评估是信息作战的一个关键环节,是信息融合的高层次阶段。高效的目标威胁评估方法有利于实时生成战场态势。提出了一种基于AHP的目标威胁等级评估方法,利用AHP求出权重因子,对威胁等级进行排序,并实时更新,建立威胁等级信息库。最后,进行了综合仿真及外场实测,测试结果表明,此机制可有效地评估目标威胁等级。

关键词：电磁目标威胁评估 AHP

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不同温度处理对珠芽魔芋球茎休眠调控的影响

西北植物学报 2023年第12期43卷 2088-2099页

作者：王蕊嘉李文涵赵青青谢雨琪李缘吴学尉云南大学资源植物研究院昆明650091

为探究不同温度处理对珠芽魔芋球茎休眠调控的影响,以珠芽魔芋叶面球茎为材料,在球茎休眠期设置昼/夜变温(24℃/9℃、24℃/13℃、24℃/17℃)、恒温(9℃、13℃、17℃、21℃)及室温处理,萌发期设置26℃、33℃催芽处理,分析不同温度处理后... 详细信息

为探究不同温度处理对珠芽魔芋球茎休眠调控的影响,以珠芽魔芋叶面球茎为材料,在球茎休眠期设置昼/夜变温(24℃/9℃、24℃/13℃、24℃/17℃)、恒温(9℃、13℃、17℃、21℃)及室温处理,萌发期设置26℃、33℃催芽处理,分析不同温度处理后珠芽魔芋球茎在休眠Ⅰ期、休眠Ⅱ期以及萌发前期、中期、后期、末期的生物表型变化、内源生理变化规律及其休眠调控相关基因的变化情况。结果表明,(1)休眠期恒温处理有利于提高珠芽魔芋球茎的出芽比,其中13℃恒温打破休眠和萌发期33℃催芽处理球茎的发芽率最先达到峰值,且其出芽比最高。(2)休眠Ⅱ期的球茎淀粉含量低于休眠Ⅰ期,而其可溶性糖含量高于休眠Ⅰ期,13℃恒温处理球茎淀粉含量下降最快,其可溶性糖含量最高;前期恒温处理球茎淀粉、可溶性糖含量在萌发前期和萌发后期之间均存在显著性差异,而前期昼夜变温处理球茎仅可溶性糖含量在萌发前期和萌发后期间差异显著。(3)珠芽魔芋球茎ABA含量在休眠Ⅰ期和休眠Ⅱ期逐渐增多,而其GA_(3)含量逐渐减少,萌发期ABA含量均先升后降,同期GA_(3)含量在26℃催芽处理下先升后降,在33℃催芽处理下整体上升。(4)珠芽魔芋NCED基因表达量随着休眠程度的加深逐渐增加,而在萌发期逐渐减少,CYP707A基因表达量随着休眠的加深逐渐减少,而在萌发期增加。研究发现,珠芽魔芋打破休眠的最佳温度为恒温13℃,促进萌发的最佳温度为33℃;随着珠芽魔芋打破休眠,球茎中的淀粉含量降低,可溶性糖含量升高,ABA含量先升后降,GA_(3)含量先降后升;NCED和CYP707A基因可能是珠芽魔芋休眠调控中的关键基因。

关键词：珠芽魔芋温度休眠 NCED CYP707A

An Iterated Greedy Algorithm with Memory and Learning Mechanisms for the Distributed Permutation Flow Shop Scheduling Problem

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Computers, Materials & Continua 2025年第1期82卷 371-388页

作者： Binhui wang Hongfeng wang College of Information Science and Engineering Northeastern UniversityShenyang110819China

The distributed permutation flow shop scheduling problem(DPFSP)has received increasing attention in recent *** iterated greedy algorithm(IGA)serves as a powerful optimizer for addressing such a problem because of its straightforward,single-solution evolution ***,a potential draw-back of IGA is the lack of utilization of historical information,which could lead to an imbalance between exploration and exploitation,especially in large-scale *** a consequence,this paper develops an IGA with memory and learning mechanisms(MLIGA)to efficiently solve the DPFSP targeted at the ***,we incorporate a memory mechanism to make a more informed selection of the initial solution at each stage of the search,by extending,reconstructing,and reinforcing the information from previous *** addition,we design a twolayer cooperative reinforcement learning approach to intelligently determine the key parameters of IGA and the operations of the memory ***,to ensure that the experience generated by each perturbation operator is fully learned and to reduce the prior parameters of MLIGA,a probability curve-based acceptance criterion is proposed by combining a cube root function with custom *** last,a discrete adaptive learning rate is employed to enhance the stability of the memory and *** ablation experiments are utilized to verify the effectiveness of the memory mechanism,and the results show that this mechanism is capable of improving the performance of IGA to a large ***,through comparative experiments involving MLIGA and five state-of-the-art algorithms on 720 benchmarks,we have discovered that MLI-GA demonstrates significant potential for solving large-scale *** indicates that MLIGA is well-suited for real-world distributed flow shop scheduling.

关键词： Distributed permutation flow shop scheduling makespan iterated greedy algorithm memory mechanism cooperative reinforcement learning