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求解药代动力学参数的混合人口迁移算法
- 摘要：针对传统方法优化药代动力学参数时精度不高的缺陷，将Hooke-Jeeves 算法与人口迁移算法有机融 合，使两者取长补短，既提高了算法的精度，又加快了算法的收敛速度。将混合人口迁移算法用于血管外给药 二室模型参数优化的实验之中，不仅比传统的残数法效果要好，而且比Hooke-Jeeves 算法或人口迁移算法更 优，精度更高。多次实验表明：算法具有良好的可靠性和稳定性，是一种较好的解决药代动力学参数的方法。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
关于温室方面的资料
- 为了预测和评价日光温室墙体的热工性能，构建了日光温室墙体非稳态传热过程的一维差分模型。根据气象统 计参数及其变化规律，确定了墙体表面太阳辐射热量的算法，以及傅立叶级数形式的室内和室外气温等边界条件，墙体 表面接收的太阳辐射热量处理为边界节点的内热源。提出了以周期外界条件反复循环作用的“程序预演法”，解决了墙体 传热模拟的初始条件问题。采用高效的追赶法求解差分方程组等方法，建立了完整的日光温室墙体传热的数值模拟方法， 编制了计算机程序RGWSQCR，通过运行程序模拟日光温室墙体传热过程，可
并网逆变器的PQ控制策略研究
- 详细阐述基本原理，以及搭建仿真模型的详细过程，给出了参数，并给出了算例和仿真图，具有很好的参考价值。
基于PowerWorld的短路分析
- 本文对可视化电力系统设计的基本思想及发展情况进行了概述，介绍了Power World Simulator的基本功能和使用方法，详细介绍了电力系统单线图仿真建模以及潮流计算和故障分析功能应用模块。以IEEE14节点的模型为基础,结合国内实际电压等级规定，搭建了可视化电网模型，完成了系统参数的设置，并进行了系统潮流计算的可视化分析，对电网的各种短路故障运行进行了仿真。通过IEEE14节点实例模型的运行结果与理论进行对比，验证了该软件的合理性与有效性。
Reconstructing Plants in 3D from a Single Image Using Analysis-by-Synthesis
- 成熟的计算机视觉技术允许重建 从图像中挑战3D对象。然而，由于高度的复杂性 植物拓扑中，用于生成三维植物模型的专用方法 必须设计。我们建议使用 一种综合分析方法，混合来自单一图像的信息 以及对植物种类的先验知识。 首先，我们专用的骨架算法从叶子分割中生成一个可能的分支结构。然后，一个3D生成模型， 建立了考虑植物知识的分支系统参数模型。生成的骨架遵循 自然分支结构的层次结构。的一个实例 可以生成一个3D模型。的变参数值 生成模型(植物和树叶的主要分枝结构)，我们 生产一系列
基于稀疏分解的微弱信号检测方法
- 微弱信号的检测在通信、雷达、声纳等领域有着重要的意义,一直是信号处理的难点。本文将信号稀疏 分解思想应用于信号检测,提出一种算法。算法中信号稀疏分解采用Matching Pursuit(MP)算法实现,原子采 用正弦波模型,通过对正弦波模型伸缩和平移形成过完备原子库。由MP分解结果,可检测出淹没在强噪声环境 中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的微弱正弦信号。所提出方法在-40 dB极低 信噪比环境下可以同时检测多个正弦信号。计算机仿真结果证实了算法的有效性。
罗氏线圈低频高频模型研究
- 罗氏线圈低频高频模型研究，介绍了罗氏线圈低频和高频模型,并给出罗氏线圈低频和高频模型中的参数计算公式,为设计罗氏线圈提供了设计流程。
结合双模多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度ＫＥＬＭ 的浮选工况识别
- 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足，提出一种基于双模态图像多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度自编码核极限学习机（Ｋｅｒｎｅｌ Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＫＥＬＭ）的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解，设计双通道 ＣＮＮ 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合，将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 ＣＮＮ 特征逐层抽象提取，然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策，最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码