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基于复杂网络理论的WSN拓扑控制与安全维护被引量：3: 2011年; 通过理论推导,得到复杂网络参数与无线传感器网络(WSN)网络容量的关系式.在关系式指导下,运用删减冗余边、添加长程边等方法,对WSN拓扑控制以提高网络容量.针对经过拓扑控制后具有小世界特性的WSN,提出一种考虑节点病毒传播强度的病毒传播局域控制方法.研究表明,拓扑控制可以有效提高WSN网络容量,通过对少量的重要节点免疫,可以节省免疫成本,提高WSN抗病毒攻击能力.; 孙懋珩郑煜周轩; 关键词：复杂网络传感器网络小世界效应网络容量

PX氧化反应尾气冷凝系统的模拟与优化被引量：2: 2012年; 精对苯二甲酸(PTA)是我国最重要的化工原料,本文以某大型PTA装置的对二甲苯(PX)氧化反应尾气冷凝系统为对象,基于工艺机理,建立了该系统的模型,实现了流程模拟,获得了工艺操作条件下各流股的组分信息。并在PX氧化反应热计算的基础上,利用模型,对PX氧化反应尾气冷凝系统进行了用能评估与优化,工业装置应用实施后,调整了两级副产蒸汽,有效提高了氧化反应热的利用率,改善了PX氧化反应过程的运行性能。; 邢建良周晓峰张文里钟伟民钱锋; 关键词：精对苯二甲酸对二甲苯

粗对苯二甲酸加氢精制反应过程的流程模拟被引量：3: 2010年; 该文在粗对苯二甲酸加氢精制反应过程实验室动力学模型和反应器模型研究的基础上,利用实际工业数据,基于ASPENPLUS平台建立了AMOCO专利技术的粗对苯二甲酸加氢精制反应过程的流程模拟,模型在表征产品主要质量指标4-CBA时的预测性能良好。根据流程模拟,进行了实际工业运行关键操作变量的灵敏度分析,为工业生产的优化提供了理论指导。; 邢建良乔一新钟伟民; 关键词：粗对苯二甲酸加氢精制

基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法被引量：3: 2009年; 为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,借鉴免疫算法中的免疫记忆和优势肽选择继承的思想,提出了基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法(SPIM-ACA)。该算法在原有蚁群模型基础上增加内部记忆库,将记忆库中的解对应免疫抗体,将问题对应为抗原,运用免疫算子和优势肽选择算法进行新解的构造和记忆库的更新。将该算法从解的质量和多样性方面与传统蚁群算法、免疫算法及已有的改进算法进行了比较,结果表明:本文提出的算法不但明显提高了两个传统算法的性能,而且为解决其他组合优化问题提供了一个新的思路。; 孙莉钱锋罗娜; 关键词：免疫算法蚁群算法

基于混合干扰模型的多信道Mesh网络调度算法被引量：5: 2010年; 研究了多信道无线Mesh网络中的调度及信道分配问题,设计了一种综合协议干扰模型与物理干扰模型的混合干扰模型,并在此干扰模型下提出了一种集中式调度算法。该算法在目前普遍使用的协议干扰模型的基础上,考虑了无线链路的物理传输特性:即使存在一定的干扰,也可以成功接收发射端发送的数据。模拟实验表明该算法可以提高Mesh网络中链路的并行性,有效减少总传输时间。; 孙懋珩郑煜周轩; 关键词：调度信道分配

多尺度小波核支持向量回归及其对丙烯浓度的估计与应用: 2010年; 多尺度小波核支持向量回归方法具有较强的鲁棒性和较好的泛化能力,而模型选择是其获得良好泛化性能的关键,其中采用多尺度核方法参数选择的复杂度比单个核方法的参数选择大得多。这里提出了一种构造多尺度Morlet小波核的支持向量回归机的方法,它采用量子聚类方法划分样本类别以确定多尺度核的尺度个数,依赖支持向量数据描述方法对相应样本计算其核宽度,然后用文化算法优化剩下的少量模型参数。结果表明所得到的多尺度小波核模型的泛化能力明显优于单小波核或高斯核情形。分别用3个标准回归数据集Bostonhous-ing、Bodyfat和Santa作仿真,结果表明,相对于高斯核方法,多尺度小波核支持向量回归方法的测试集均方差分别减小了6.8%、62.0%和91.3%。同时,该方法对丙烯精馏塔的塔釜丙烯浓度预估表现出较好的泛化能力。它不仅使丙烯浓度训练集模型输出与实际输出基本吻合,而且使丙烯浓度测试集相对误差为0.211,与其他方法相比,其预测误差是最小的。; 余艳芳杜文莉钱锋; 关键词：支持向量数据描述文化算法

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用被引量：6: 2012年; 针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。; 杜文莉张海龙钱锋; 关键词：混沌和声搜索重油热解

An Application of the Particle Swarm Optimization on the Gasoline Blending Process: In this paper, an optimization strategy on the basis of the particle swarm optimization (PSO) method is propos...; Hui Cheng

水煤浆气化炉温智能软测量建模被引量：5: 2012年; 水煤浆气化装置是实现煤炭资源清洁、高效利用的重要途径。气化炉反应温度是关系到装置能否安全、稳定并长期运行的关键技术指标。针对热电偶测温元件在高温、高压、强气流冲刷环境下难以长周期工作这一问题,以一多喷嘴对置式水煤浆气化炉为研究对象,在气化反应过程机理分析的基础上,结合相关系数法,确定辅助变量,并采用最小二乘支持向量机建立了气化炉温度的智能软测量模型。经模型仿真与实际工业运行数据验证结果表明,该模型拟合精度较高、模型泛化能力较强,可以在热电偶失效的情况下进行气化炉反应温度的监测。; 王永红李杰钟伟民; 关键词：软测量建模水煤浆气化最小二乘支持向量机

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法被引量：4: 2008年; 为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO)。该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点。通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法。; 廖振兴钟伟民钱锋; 关键词：粒子群优化算法高斯白噪声多样性

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