基于BP神经网络模型优化Fe_(1-x)O基氨合成催化剂

运用BP神经网络建立了助催化剂含量与催化剂活性之间的预测模型,对Fe_(1-x)O基氨合成催化剂的助催化剂进行优化。首先将前期实验数据整理归纳为含有3、4、5、6和7个助催化剂等5类催化剂,以助催化剂含量(体积分数)为输入变量,以425℃反应器出口氨浓度(活性)为输出变量,对助催化剂进行优化。结果表明,BP神经网络预测模型拟合值均方误差最高为0.2784,预测值均方误差最高为0.1592,构建的BP神经网络模型准确度较高。在该模型的基础上,运用多种群遗传算法进行极值寻优,求解最优的催化剂配方,并进行实验验证。结果表明,根据优化结果制备5个样品的实验测定值与预测值的相对误差最高为2.88%,优化结果较为准确;含有7个助催化剂的催化剂活性最高为18.83%,比原样本的统计平均活性值(17.52%)高1.31%,相对提高7.48%,助催化剂含量优化取得满意的结果。

具有O(n)消息复杂度的协调检查点设置算法

协调检查点设置及回卷恢复技术作为一种有效的容错手段,已广泛地运用在集群等并行/分布计算机系统中.为了进一步降低协调检查点设置的时间和空间开销,提出了一种基于消息计数的协调检查点设置算法.该算法无须对底层消息通道的FIFO特性进行假设,并使同步阶段引入的控制消息复杂度由通常的O(n2)降低到O(n),有效地提高了系统的效率和扩展性.

VBR视频流磁盘I/O的平滑调度算法

文章将带宽平滑技术引入磁盘 I/ O调度 ,基于现已取得的研究成果 ,考虑磁盘 I/ O存取特性 ,提出一个针对VBR视频检索的整数块平滑调度算法 .算法所得的结果被证明是优化的 ,实验结果显示该算法在磁盘空间和磁盘 I/

RAID的并行I/O调度算法分析

由于越来越多的应用受限于I/O,存储系统正起着越来越重要的作用。磁盘阵列RAID是一种提供高性能I/O的最常见存储设备。本文分析了RAID并行I/O调度算法的I/O执行时间和磁盘利用率,为合理配置高性能阵列提供了依据。

边赋权森林ω-路划分的O(n)算法

w-路划分问题是路划分问题的一般化,它源于并行计算机系统、计算机网络与分布式控制系统等一类广播通信问题.设置最少的信息源节点,使得在指定的时间内将信息源节点所拥有的信息发送到其余节点,并且保证不同通信线路之间不得相交.从Hamilton路的NP-完全性不难看出,w-路划分问题属于NP-完全问题.通过构造性证明技术,获得了边赋非负权路径、树和森林的w-路划分问题的一些性质.分别提出了求解边赋非负权路径和边赋非负权树的w-路划分问题的线性时间算法,讨论了算法的局部实现技术,详细地分析了这些算法的复杂度.以这两个算法为基础,提出了一个线性时间算法求解边赋非负权森林的w-路划分问题.所提出的算法直观简明、操作容易,只需要较少的运行时间和较小的存储空间.

O2／CO2燃烧方式下锅炉对流传热系数的修正算法和数值研究

采用热力计算与数值模拟相结合的方法,对富氧燃烧方式下锅炉对流受热面的传热特性进行研究,获得了富氧气氛受热面对流传热系数的变化规律,由此提出了对流传热系数的修正算法.采用该算法,以某电厂300 MW锅炉为例,分别对空气燃烧方式和O2/CO2燃烧方式下的各受热面进行了热力计算,并将计算结果与模拟结果进行了对比分析,结果两者相吻合,表明修正算法是可行的.分析结果还表明:富氧气氛下烟气的传热能力增强,即相同的受热面积传热量增加.

RAID控制器中I／O调度算法研究

介绍应用于RAID控制器的I/O调度算法的设计与实现.主要目标是把来自RAID模块针对每个磁盘的具体读写请求按照响应的策略放入对应磁盘的读写I/O队列.然后根据具体请求的优先级和读写特性,对响应请求在队列中的次序进行调整或者对前后项进行合并,实现I/O请求的调度策略.

关于求平面点集凸包的一个O(n)时间算法的商榷

王志强等于 1998年提出了一个计算平面点集凸包的新算法 ,并且声称该算法的最坏时间复杂度为 O(n) ,从而为线性时间排序提供了可能性 .该文对王志强等提出的求平面点集凸包算法的时间分析提出不同观点 ,进一步明确了平面点集凸包算法和排序算法的时间下界为 Ω(nlogn)

具有o(N^2)复杂性的输入缓冲队列加权调度算法

Internet核心路由器多采用输入缓冲交换矩阵 ,研究输入缓冲队列的调度算法十分重要 .加权调度算法具有较高的性能 ,但由于硬件实现困难 ,因此很少得到应用 .提出了一种简单的加权调度算法 L 2 QF,该算法采用串行轮询的思想 ,根据虚拟输出队列的长度依次为每个输入端口选择一个输出端口 .L 2 QF算法具有 L QF算法的性能 ,但复杂性仅为 o( N2 ) .由于 L 2 QF是所有 L QF算法中复杂性最低的算法 ,而且以叠代的方式执行 。

视频服务器的磁盘I/O调度算法

讨论了视频服务器的Ｉ／Ｏ 调度问题．通过对磁头移动和旋转延时的优化， 得出了双向扫描（Ｂｉ－ＳＣＡＮ）调度算法．对需要同时支持多种视频速率的异构系统， 在Ｂｉ－ＳＣＡＮ算法的基础上，给出了固定数据长度（ＣＤＬ）和固定时间长度（ＣＴＬ）两种调度方案的接纳控制条件．通过模拟实验比较了这两种调度方案的性能，

一种有效的O3LAP多维视图查询算法

该文介绍了面向对象的联机分析处理技术O3LAP,提出了扩展的OSQL语言,并提出了一种基于ARRAY的O3LAP多维视图查询算法,该算法能大幅度地提高Consolidation查询的效率,最后给出了该算法的性能分析实验结果。

磁带库系统的随机I/O调度算法

由于磁带库随机存取的性能很差,需要研究有效的随机I/O调度策略和算法以改善其在线存取的效率.对已有调度算法进行了分类、提炼和总结,利用仿真实验对静态调度、动态调度和基于复制的调度算法进行了深入研究,讨论了影响各种算法有效性的因素.针对已有算法在较重的负载条件下使系统性能急剧恶化的问题,还提出并研究了一种基于效益-代价均衡的调度算法.该算法引入效益-代价加权的概念,通过调节不同负载下的效益-代价加权比,极大地改善了已有算法在重负载下的有效性.该项研究为设计海量存储系统中的自适应调度算法提供了重要依据.

Na￣+对C_3A矿物的Al_6O_(18)环价键结构的影响——SCC-DV-X_α算法的应用

Ｃ３Ａ相是波特兰水泥中水化最快的一种矿物，一般认为熟料烧成过程中结合进Ｃ３Ａ晶体结构的碱会降低其水化活性。本文应用量子化学中的ＳＣＣ－ＤＶ－Ｘα计算方法，对Ｃ３Ａ及Ｃ３Ａ－Ｎａ２Ｏ固溶体中两种不同结构的Ａｌ６Ｏ１８环的部分参数计算，结果表明：Ｎａ＋固溶于Ｃ３Ａ结构后，将使Ａｌ－Ｏ键增强，水化活化能增大，最低空分子轨道能级变大，电子能量状态减少，导致Ａｌ６Ｏ１８环水化活性降低。

基于CRI算法的蕴涵算子族LλOλG模糊系统

针对蕴涵算子族LλOλG,首先讨论了基于CRI算法的模糊系统及其响应性能,结果表明,蕴涵算子族LλOλG模糊系统只具有阶跃输出能力,不具有函数逼近泛性;其次揭示了蕴涵算子族LλOλG模糊系统的概率意义,给出了其概率分布,它有充当模糊系统"系统内核"的作用.

一种支持I/O的核外中断执行算法

通过对嵌入式实时操作系统ARTs-OS的研究,借鉴各种实时系统的中断实现技术,提出了一种支持I/O的核外中断执行算法。

平面上两个点集间距离的O(nlogn)算法

定理"平面上两个点集的距离所在边是Voronoi图的Delaunay三角剖分中一条边"是本文的核心,在该定理基础上,本文提出如何用Voronoi图的Delaunay三角剖分算法求平面上两个点集的距离,并分析其复杂性.

^(18)O内标质谱法比较定量蛋白质组学计量的数学算法

18O内标蛋白质质谱定量分析是一种极具前景的比较蛋白组学研究技术,虽然该方法与迄今所有内标法相比有一系列优点,但是由于其质谱是由16O未标记品种,单及双18O标记品种分子同位素峰簇相互迭加所构成的复杂谱,定量分析的关键是发展有效的质谱解析算法。有鉴于此,综述和讨论了18O内标质谱差异比较蛋白质分析过程中,分子同位素簇分布的简化计算方法,以及质谱混和谱解析的数学方法。

非线性系统基于I/O扩展线性化的预测控制算法

本文论述单变量非线性系统基于I/O扩展线性化的预测控制算法,这是一种多层的控制策略。首先,设计一个静态的非线性状态反馈,以使闭环系统是I/O扩展线性的;然后,对该闭环系统设计预测控制算法。

Fibonacci堆及其在外存储算法中的应用

为了适应外存储算法在计算机程序设计中的应用需求,研究了外存储算法中数据结构的应用设计。基于Fibonacci堆在内存储中的特点,提出了一种新的适合外存储算法的数据结构,分析了该数据结构中各种操作的时间复杂度。其中除删除最小结点和更新结点的操作外,其他操作都具有单位时间的页面置换次数。最后以Fibonacci堆在Dijkstra算法中的应用为实例表明了该数据结构的可行性和有效性。

两种算法用于预测A^(2)/O工艺脱氮条件

随着城市化的快速发展,水污染日益严重,城市污水处理厂受纳水体类型变得越来越复杂,造成污水处理厂排水水质不达标。以新疆乌鲁木齐市头屯河污水处理厂A^(2)/O工艺为研究对象,在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken响应面法结合BP神经网络(RSM-BP)和遗传算法-ANN神经网络(GA-NN)2种方式对A^(2)/O工艺的脱氮条件进行优化和预测。结果表明:影响TN去除率的因素大小为有机负荷(F/M)大于碳氮比(C/N)大于碳磷比(C/P),RSM-BP优化的最佳工艺条件为C/N=8.95、C/P=72.01和F/M=0.088 d^(-1),TN去除率预测值为79.12%,验证值为77.36%,相对误差值为2.275%;GA-NN优化的最佳工艺条件为C/N=9.00、C/P=72.15和F/M=0.09 d^(-1),TN去除率预测值为79.25%,验证值为78.71%,相对误差值为0.686%。GA-NN预测的TN去除率较高,误差更小,表明GA-NN算法在A^(2)/O工艺的应用是有效的,同时可为污水处理厂运行提供理论指导。