简介：今年以来，各单位深入贯彻总部后勤正规化管理研讨会精神，在正规化管理上做文章，基层中队后勤正规化管理水平有了提高，但还存在着敷衍了事、做表面文章、搞短期行为等问题。笔者根据自己的调查了解和切身感受，认为抓好基层后勤正规化管理要进行“四治”。

简介：摘要总结了35例蓖麻子中毒患儿的抢救及护理，其抢救治疗与护理重点为迅速建立静脉通道，及时抽血，有针对性地应用大量维生素及抗生素等药物。采取催吐、洗胃、导泻措施，清除毒物等综合治疗及护理。认为及早诊断，抢救及时，方法得当是全部中毒患儿获得成功抢救的关键。

简介：摘要：多目标粒子群优化算法是一种新型群智能进化计算技术，它模拟鸟群觅食的行为，在鸟群彼此个体之间共享信息和根据自身经验总结来修正其行动策略，既体现了个体影响也体现了社会群体影响，最终取得问题最优解。粒子群算法能够方便地处理大量的等式、不等式约束，以及包含连续变量和离散变量的优化问题。基于此，文章对 多目标粒子群优化算法在城市供电中的应用进行了总结和分析。

简介：粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,粒子群优化算法,PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法

简介：我们大致可以说西南联大的知识分子群是中国现代知识分子的一个缩影,　　　　西南联大知识分子群由教授和学生两部分人组成,西南联大的教授中以出身于清华的为多

简介：摘要随着我国电力行业的不断发展使得电力逐渐扩展国内的各个角落，而用电面的不断增加在一定程度上增加了配网电力工程的施工难度，而在配网运行过程中也会出现闪路、外力破坏引起的工程技术事故，严重影响到了配网电力工程的稳定性。本文将结合实际情况对配网电力工程技术的可靠性相关要点进行分析，以期为今后的相关工作提供宝贵经验。

简介：为了提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出了一种基于最优网格距离的多目标粒子群算法（HMOPSO）。该算法是在多目标粒子群算法（MOPSO）的基础上,利用网格技术和Pareto占优排序原理,提出了一种新的全局学习样本选取策略。实验结果表明,该算法能够有效的避免早熟收敛,相比MOPSO算法,HMOPSO表现出良好的整体性能,是对标准多目标粒子群的一种有效改进。

简介：摘要：为了 防止因过度开采造成的地质灾害和水资源短缺等问题出现。 本 文在分析了经典 PSO 算法 和 SVM 理论知识的基础上，建立了 W-PSO优化的 SVM 时间序列预测模型。

简介：研究了量子群胚上与弱模余代数和余模余代数相关的弱广义smash余积的对偶定理.设H是弱Hopf代数,C是弱左H余模余代数,D是弱左H模余代数.首先,给出量子群胚上的弱广义smash余积C×lHD的定义,并构造其模和余模结构.类似考虑右广义smash余积C×LrD.然后得到它们之间的同构.其次,通过引入弱卷积逆,弱余内作用和强相关余内作用的概念,得到C×HrD和CvD同构的充分条件,其中v∈WC(C,H),H在D上的余作用是右强相关余内作用.最后,证明了量子群胚上广义smash余积的对偶定理:(C×HlH)×lH*H*≌Cv(H×lH*H*).

简介：　　　　对大学教授而言思想自由和学术自由,更重要的是当时的大学教授享有自由流动的权利,　　　　自由流动只是大学教授的一个普通权利

简介：研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。

简介：频率-波数域单程波算子能高效地模拟地震波在复杂介质中的传播，但是在描述波的大角度传播和速度横向扰动变化较大介质中传播的问题时仍然存在一定误差。这类误差是由于对单平方根算子使用Taylor展开式的近似程度不足所造成。为了进一步提高泰勒展开式的精确性，本文提出一种利用粒子群智能算法优化级数展开系数的高阶广义屏算子对单平方根算子的展开级数进行优化处理。新的偏移算法能在保持单程波偏移算法高效的前提下进一步提高偏移算子在大角度的成像精度和对强横向速度变化介质的适应性。通过脉冲响应实验，验证了基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子能够提高常规的高阶广义屏算子的成像精度和成像角度。根据对二维SEG/EAGE盐丘模型的成像处理，基于粒子群算法优化级数的高阶广义屏算子对盐丘下面的断层取得了更高质量的成像，说明粒子群优化级数的高阶广义屏算子比常规的高阶广义屏算子具有更好的横向速度适应性。为了检验本文所提算法对实际资料的处理能力，我们利用常规的偏移处理技术和本文所提算法对一条海上二维数据进行了偏移成像处理，对比分析成像剖面发现本文所提算法描述了更加清晰的层位信息和更高质量的偏移剖面。本文所提算法能有效提高高阶广义屏偏移在广角度成像的能力，具有一定实际应用价值。

简介：为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。

简介：为了能够准确地评价电力企业信息系统安全模型的安全性，深入地研究了改进粒子群算法在其中的应用。首先，讨论了电力企业信息系统安全模型的改进方法；其次，研究了电力企业信息系统安全模型的评价方法；最后，进行了算例分析，分析结果表明基于改进粒子群算法和RBF神经网络的电力企业信息系统安全评价模型具有较好的自适应能力，同时，对改进电力企业信息系统安全模型和传统电力企业信息系统安全模型的风险值进行对比，分析结果表明改进的电力企业信息系统安全模型更为安全。

简介：摘要本文利用了修正的离散量子粒子群优化算法（MQPSO）对配电网网络进行重构，算法在原有的二进制粒子群基础上改进了Sigmoid函数的简单映射关系，直接利用MQPSO实现了改进粒子群自身算法直接的映射关系，提高了算法的运算效率。此外，由于配电网自身的辐射状运行特点，本文利用节点优化3步骤对配电网络进行优化，使得粒子在初始化过程中避免了不可行解的出现。最后对IEEE单馈线33节点配电系统进行了优化计算，其结果与最优解吻合，同时还证明了MQPSO算法在处理离散问题的高效性。

简介：根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。

简介：摘要粒子群算法是一种新的智能优化算法，它是对生物群体协同优化能力的研究，是一种针对每个粒子追求自身最优粒子和全局最优位置的一种启发式随机优化算法。在随机搜索的过程中，此算法收敛于最优粒子群优化算法。详细介绍了基本粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法，并进行仿真研究，简要阐述了该算法在电力系统中优化应用情况，以期为日后的相关工作提供参考。

简介：摘 要：针对PID控制器的参数整定问题，提出一种基于粒子群优化算法与混沌优化思想相结合的参数智能整定方法。该方法综合了粒子种群的混沌初始化、惯性权重的改进、粒子位置的边界处理、混沌搜索及粒子替换等改进措施，有效改善粒子种群的随机性和多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。为同时兼顾PID控制的各项性能指标，将各指标的加权和作为评价粒子优越性的适应度函数。最后结合Simulink仿真技术，将该方法应用于一个二阶延迟系统，进行实验仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和优越性。

简介：摘要:针对传统LED阵列光照均 匀性差的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化LED的阵列分布，提高照射面的光照均匀性。通过建立光源分布的数学模型,用被照射面的均方根差作为评价函数反映阵列的均匀性。对LED阵列的光照度在光学软件Tracepro 中进行仿真模拟,得到算法优化后LED阵列分布的光照仿真结果。在Matlab 软件中得到算法仿真的收敛情况。通过比较,算法优化阵列位置后的光照度均匀性有着明显的提升。研究仿真的结果为LED阵列设计提供了一定的参考。

简介：摘要：随着工业自动化水平的提高对机器人运动效率及运动速度的要求也越来越高。在硬件算力大幅提升的条件下，本文提出了一种多自由度机械臂轨迹规划算法。为解决传统的遗传算法及标准粒子群算法容易陷入局部最优的问题，本文基于融合免疫算法的改进型粒子群算法开发了一种机械臂轨迹规划算法，基于ABBIRB-2400机械臂建立了运动学模型，并基于ROS系统的moveit模块搭建其运动学仿真模型进行仿真验证。根据仿真结果优化算法后，通过ROS系统接口对机械臂进行实际运动数据采集，证明该算法能够有效减少机器人有效运动空间内点到点的运动时间，并保证在运动过程中速度的平顺性及加速度的平滑。