关键词： 数据编织   量子遗传算法   数据加密   数据安全   政务大数据  

摘要： 针对政务大数据融合共享过程中加密强度不足的问题,以政务大数据数据共享加密过程为研究对象,基于数据编织架构的数据采集加密共享过程,使用不同量子存储单元的量子遗传算法,在MATLAB下比较加密算力和破解算力的关系,研究量子遗传算法的加密应用效果。引入模拟量子计算后,在有限的非量子算力设备支持下,可以实现接近量子计算的加密强度。经过比对,认为采用数据编织架构开展政务数据集成和共享时,适合采用量子遗传算法,数据加密强度显著增强。

关键词： 分时双极化阵列   遗传算法   峰值旁瓣电平  

摘要： 分时双极化阵列由于增加了极化域抗干扰维度,具有抗干扰效果好、成本低等优点.当阵列采用简单极化交替分布的方式时,基本不会损失阵列孔径带来的角度分辨优势,但会带来栅瓣等影响,不利于工程使用.为此,采用遗传算法对阵列进行优化.首先对阵列中各个阵元的极化状态进行二进制编码,基于两种极化通道的方向图峰值旁瓣电平构造适应度函数;然后进行轮盘赌个体选择、单点交叉、随机变异等循环迭代操作,得到最新一代的最优个体.仿真结果表明,该方法收敛快速、稳健,优化后的阵列能够大幅降低栅瓣影响,且两种极化对应的阵列均充分利用了已有的结构孔径,工程应用价值大幅提升.

关键词： 声速   离子液体   人工神经网络   多元线性回归   定量结构-性质关系  

摘要： 离子液体的声速可采用实验测定、半经验模型和理论研究方法获得,其中,定量结构-性质关系(QSPR)模型已受到广泛关注,但构造一个有效的QSPR模型取决于选择合适的分子描述符。本文采用片段活度系数类导体屏蔽模型(COSMO-SAC)获得离子液体电荷密度分布片段面积(Sσ)和空穴体积(VCOSMO)两个描述符,并分别采用多元线性回归(MLR)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)构建了用于描述离子液体声速的线性QSPR模型u-MLR和非线性QSPR模型u-ANN,模型中包含了温度和离子液体相对分子量,所涉及的数据集包括171种离子液体的5 114个数据点。在总的离子液体声速数据集中,u-MLR和u-ANN的决定系数(R2)分别为0.970 6和0.999 5,平均绝对相对偏差(AARD)分别为1.59%和0.10%,均方根误差(RMSE)分别为30.68 m/s和4.12 m/s。结果表明,基于人工神经网络建立的u-ANN模型的预测效果明显优于基于线性回归方法建立的u-MLR模型的预测效果。

关键词： 应急避难场所   多目标   优化选址   NSGA-Ⅱ算法  

摘要： 为构建出可达性佳、容纳力强且经济成本低的城市应急避难场所优化选址模型,设定了总疏散距离最小化、覆盖需求点人数最大化以及应急避难场所数量最小化三个目标函数,以各应急避难场所的最大服务范围、最大人口容量等作为约束条件,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),对衡阳市城区应用上述选址模型进行求解,结果表明:1)满足条件的全局最优解有23个,最优个体间的差异性表明了在多目标寻优问题中,不同的优化解可达到全局综合最优。2)对避难需求最大的是蒸湘区和珠晖区,所需最少应急避难场所数量分别为9个、10个,石鼓、雁峰与南岳三个区最少需4个、4个与3个。3)石鼓区与珠晖区需要使用其他区备选点,建议后期规划中升级、增建这两个区内的备选场所。

关键词： 光纤通信   非线性失真   人工神经网络   训练样本   自适应  

摘要： 针对目前强度调制和直接检测(IMDD)短距离光纤通信系统补偿非线性失真时存在较高的实现复杂度的问题,提出一种基于自适应人工神经网络(ANN)均衡器。结合光通信网络特点,确定ANN中输入层、隐藏层节点和训练样本的数量;考虑到光纤系统的噪声以及由于色散引起的失真,对训练样本进行扩展,从而提高ANN均衡器泛化能力;自适应调整ANN均衡器权重,并利用权重值的小变化跟踪信道波动,缓解光纤通道的参数因环境条件的变化发生波动导致权重偏移的问题。试验结果表明,与ANN相比,所提自适应ANN的综合增益、计算复杂性和内存需求具备优势。该模型对噪声环境的光纤通信具备较强的鲁棒性,具有一定实用价值。

关键词： 自动导引小车(AGV)调度   共享式调度   在线调度   遗传算法  

摘要： 为解决自动化集装箱码头岸桥和场桥作业序列变化、作业效率波动,以及自动导引小车(AGV)作业时间的不确定性等情况下AGV的调度问题,在总结目前AGV调度模式的基础上,设计了基于共享式调度和在线调度的AGV分配方式。考虑未来一段时间内任务分配的整体最优,提出了一套完整的AGV共享式在线调度解决方案。建立了AGV共享式在线调度数学模型,设计了遗传算法进行求解。对不同AGV数量的调度问题的求解进行试验,验证了遗传算法求解满足时间要求,并验证了其实用性和可行性。

关键词： 移动机器人   粒子群算法   路径规划   灰狼算法   遗传算法  

摘要： 针对传统路径规划算法鲁棒性较差、易陷入局部最优解及搜索范围冗余等问题,基于启发型智能搜索算法,结合移动机器人特点与工作环境,研究移动机器人路径规划智能搜索策略,分别采用遗传算法、粒子群算法和灰狼算法进行移动机器人全局路径规划,并基于仿真实验比对了三种智能搜索策略的路径规划效果。结果表明,粒子群算法收敛速度最快,但易陷入局部最优解;灰狼算法与遗传算法规划路径分别比粒子群算法缩短11.26%、9.15%,二者搜索能力较强,最终路径长度接近,但遗传算法的收敛速度较慢,迭代次数也比灰狼算法要多。

关键词： 超级微波消解   电感耦合等离子体质谱   元素   马铃薯  

摘要： 目的建立超级微波消解-电感耦合等离子体质谱法同时检测马铃薯中30种无机元素。方法使用超级微波消解技术对马铃薯前处理,直接定容,用电感耦合等离子体质谱仪同时对马铃薯中铅、镉、汞、砷、铬、铝、锰、铜、钡、钒、硒、镍、锡、锂、锌、钾、钠、钙、镁、铁、锶、钼、钴、铷、锑、铊、铍、钛、银、硼30种元素进行检测,并与传统微波消解方法比较。结果方法的相关系数良好,30种元素相关系数均>0.999,加标回收率在91.8%~108.3%,相对标准偏差在2.16%~4.96%,检出限为0.001~0.5 mg/kg,定量限为0.003~1.5 mg/kg,加标回收率、精密度、检出限和定量限均符合实验室质控要求,方法准确度高。与传统微波消解法比较,该方法耗时短、效率高,可以满足大批量样品分析。结论该方法准确可靠,可适用于大批量样本中30种元素的分析。

关键词： 辅导员惩戒权   公民道德建设   思想协同   教育实践  

摘要： 本研究以南京晓庄学院(以下简称“晓庄学院”)为典型案例,考察高校辅导员惩戒权弱化现象及其教育实践转型路径。通过实证分析方法,揭示惩戒权消解过程对思想政治教育体系产生的三重影响。研究发现,短期管理效能的表象改善与长效育人机制的结构性损伤形成显著悖论。针对此困境,晓庄学院创新构建包含教育引导、动态惩戒、修复机制的三维治理模型,有机融入陶行知教育思想精髓,形成具有校本特色的“知行合一”育人体系。实践表明,该转型路径在违纪预防(重大违纪率下降27.6%)、教育效能(学生满意度提升至91.4%)、制度创新(形成12项特色工作规范)等方面取得显著成效,为新时代高校构建“惩戒-教育”协同机制提供了理论参照与实践范式。

关键词： 水库发电   库区减淤   水沙电模型   优化调度   遗传算法  

摘要： 为最大程度实现水库的综合效益,确保水库优化运用,将水库发电模块融入精准描述水沙输移、计算库区冲淤的水沙动力学模型,并采用基于高斯动态分布变异算子的遗传算法进行水库优化调度计算,构建了库区减淤与水库发电的水沙电优化调度模型。将该模型应用于三门峡水库进行水沙电模拟验证,同时以下泄流量为决策变量开展水库优化调度的研究。结果表明,水沙电模型能够较精准地模拟库区各测站水位流量过程,库区泥沙淤积量计算与发电量计算误差均小于5%。这说明水沙电动力学模型能与遗传算法有效结合,进行优化调度研究。在满足水库运行约束条件的前提下,通过调整汛期库水位,水库发电量提升了28%,库区泥沙冲刷量减少了8.8%。研究可为多沙河流水库的多目标优化调度提供参考。