混合量子衍生进化规划算法及其在并行机拖期调度中的应用

针对并行机调度问题的求解,提出一种新的混合量子衍生进化规划算法(Hybrid Quan-tum-Inspired Evolutionary Programming, HQEP)。目标函数是最小化所有工件的拖期总和。HQEP将量子进化算法中的量子位、线性叠加态和量子旋转门的概念引入到进化规划算法中。定义了新的用于调度问题的量子旋转角,使个体向更好的解靠近。此外,针对并行机问题本身,改进了个体的编码方式和新的变异方法。为了验证算法的有效性和收敛性,将HQEP算法应用于同等并行机调度拖期问题的求解并加以不同规模     

基于迁移学习的全连接神经网络舌象分类方法

目的 针对深度学习在舌象分类中训练数据量大、训练设备要求高、训练时间长等问题,提出一种基于迁移学习的全连接神经网络小样本舌象分类方法。方法 应用经ImageNet海量数据集训练后的卷积Inception_v3网络提取舌象点、线等有效特征,再使用全连接神经网络对特征进行训练分类,将深度学习网络学习到的图像知识迁移到舌象识别任务中。利用舌象数据集进行训练、测试。结果 与典型舌象分类方法K最近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）算法和卷积神经网络（CNN）深度学习方法相比,本实验使用的两种方法（Inception_v3+2NN和Inception_v3+3NN）具有较高的舌象分类识别率,准确率分别达90.30%和93.98%,且样本训练时间明显缩短。结论 与KNN算法、SVM算法和CNN深度学习方法相比,基于迁移学习的全连接神经网络舌象分类方法可有效提高舌象分类的准确率、缩短网络的训练时间。     

一种基于浓度调节的改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法（QGA）优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了改进型量子遗传算法（IQGA）。引入个体浓度的概念,在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体,并用新的个体代替它们,增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试,验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度.将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度.     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设,当假设模型与样本实际分布情况不相符时,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题,例如变标签问题时,距离判别、Fisher判别、k－近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层LBF网络对提高改进的RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明,与前向三层RBF网络和前向三层LBF网络相比,该IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析。     

基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.     

引入迁移和变异策略的改进鸟群算法及其在参数估计中的应用

针对鸟群算法（BSA）易陷入局部最优的问题,提出了一种引入迁移策略和变异策略的改进鸟群算法（IBSA）。在鸟群飞行阶段引入迁移策略有助于提高鸟群向适应度更高位置迁移的能力,提高BSA的收敛速度;在寻优后期引入变异策略,提高鸟群的局部寻优能力,提高了算法的寻优能力。选取6个典型的测试函数进行寻优实验,实验结果表明,与粒子群算法（PSO）、蝙蝠算法（BA）、BSA等算法相比,IBSA具有更高的寻优精度和更快的寻优速度。在此基础上,将IBSA应用于发酵动力学模型参数估计中,与Gauss-Newton、GA、MAEA算法相比,IBSA的参数估计值的偏差平方和最小,具有更高的模型拟合精度。在面对非凸、不可微等复杂寻优问题的情况下,IBSA为研究者提供了一种更加可靠、快速和精确的寻优可能。     

变尺度混沌量子粒子群算法

利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法（CQPSO）。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明：该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。     

基于Matlab的尿沉渣图像有形成分的自动分类方法

目的：依托于Matlab环境,初步实现BP（Back Propagation）神经网络对尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。方法首先应用灰度化、直方图增强、邻域滤波和中值滤波等方法对图像进行预处理;再利用Canny算子和Sobel算子叠加处理进行边缘检测,通过膨胀腐蚀和孔洞填充等操作得到有形成分的连通域信息,提取出每个连通域的周长、面积、长宽比、矩形度、圆形度等12个特征值作为BP神经网络的输入;最后利用BP神经网络创建学习训练过程,对每个连通域即有形成分进行分类。结果采用该自动分类方法得到了尿沉渣图像中有形成分的种类和数目。结论该方法分类准确,可实现尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。     

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究

研究了前向两层径基函数（RBF）网络和前向两层线性基本函数（LBF0网络的发类机理及其结构与初始参数优化确定方法，提出了Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定，在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数，并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点，从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为0．5，进而提出了由两层RBF网络和两层LBF网络组成的前向RBF神经网络－－IRBF神经网络。     

药用杭菊扦插育苗技术研究

目的 探索适合杭菊扦插繁殖的条件。方法 考察质量浓度分别为250、500、750、1 000 mg/L的吲哚乙酸（IAA）、萘乙酸（NAA）、吲哚丁酸（IBA）对杭菊2个不同部位的插穗扦插的影响。结果 嫩梢和茎段扦插的生根数分别为13.63和5.96,根系效果指数分别为3.13和1.4。采用激素处理过的插条生根效果显著好于对照,其中以750 mg/L IBA处理后的生根效果最好,生根效果指数为17.8。结论 本研究为杭菊的扦插繁殖提供参考。     

不同施肥处理对宽叶羌活产量及品质的影响

目的 探讨施肥对宽叶羌活产量及品质的影响,为优质高产栽培提供理论依据。方法 通过N和P的不同配方施肥进行大田试验,根据《中国药典》中的测定方法,对宽叶羌活产量、浸出物的量和挥发油的量进行测定。结果 不同的施肥配方对宽叶羌活产量、浸出物的量和挥发油的量都有很大影响,其中处理N₂P₂最高,较对照(CK)分别增加了43.33%、17.95%、43.48%。施肥量的不同对单株也有一定的影响,在根质量和根粗方面,也均以处理N₂P₂较好,各处理与对照之间在根粗方面均达到了显著性差异。结论 氮肥和磷肥的施用量及配比对宽叶羌活产量及品质有较大的影响,但是不合适的施肥会降低其的产量和品质。     

祁菊秸秆中奎宁酸酯类成分的分离与结构鉴定

[目的] 对祁菊非药用部位秸秆70%乙醇提取物的化学成分进行研究,为提高现有药用植物资源的再生能力和内在质量奠定化学基础。[方法] 利用正相硅胶、反相ODS、Sephadex LH-20等柱色谱及高效液相色谱等方法进行分离纯化,并通过理化性质及波谱分析鉴定化合物结构。[结果] 从祁菊非药用部位秸秆70%乙醇提取物中分离鉴定了8个奎宁酸酯类单体化合物,分别为3-O-咖啡酰基奎宁酸（1）,绿原酸甲酯（2）,4-O-咖啡酰基奎宁酸（3）,1,5-二咖啡酰基奎宁酸（4）,1,4-二咖啡酰基奎宁酸（5）,3,5-二咖啡酰基奎宁酸甲酯（6）,3,4-二咖啡酰基奎宁酸（7）,3,4-二咖啡酰基奎宁酸甲酯（8）。[结论] 化合物2为首次从该种植物中分离得到,3、5、6、8为首次从秸秆中分离得到。     

山西芮城引种白菊花中主要有效成分的比较研究

目的以白菊花内总氨基酸、总黄酮、绿原酸和挥发油等有效成分为指标,探索山西芮城白菊花质量与采收期、加工方法的关系并与原产地白菊花比较质量。方法运用水蒸气蒸馏法测定挥发油的量,采用分光光度法测定总黄酮和总氨基酸的量以及HPLC法测定绿原酸的量。结果胎菊除绿原酸外各指标显著高于各花期,可作为高等茶饮,普通茶饮品以半开菊和盛开菊适合,产量较高,指标适合。加工方法以机械加工更快、更适宜大生产。结论白菊花质量与采收期和加工方法有很大的关系。山西引种白菊花主要有效成分的量与原产地相当;挥发油量受采收期和加工方法的影响大于产地环境影响。     

不同采收期和部位黔产千里光中总黄酮、绿原酸和金丝桃苷含量动态比较

[目的]研究不同采收期及部位黔产千里光中总黄酮、绿原酸和金丝桃苷含量的动态变化规律,结合生物产量,为确定黔产千里光的采收期和药用部位提供科学理论依据。[方法]采用紫外分光光度法测定总黄酮,高效液相色谱法测定绿原酸和金丝桃苷的含量。[结果]不同采收期黔产千里光总黄酮的含量以6月份含量最高,绿原酸和金丝桃苷含量均以8月份最高,不同部位千里光叶中总黄酮、绿原酸和金丝桃苷的含量最高;8月份千里光的生物产量最大,茎、叶的产量占较大比重。[结论]综合考虑3种活性成分的含量和生物产量,建议黔产千里光在7—9月份采收地上部位为宜。     

蚕沙发酵肥对连作杭白菊药材产量和品质的影响

正杭白菊(chrysanthemum morifolium Ramat.)为菊科多年生草本植物,具有药食两用的功效,是我省著名的道地药材"浙八味"之一。杭白菊味辛、甘、苦,微寒,具有疏散风热、平肝明目、清热解毒作用[1]。常用于外感风热或温病初起以及肝阳上亢、肝火目疾、热毒疮肿等病的治疗。浙江桐乡是杭白菊的原产地,人工栽培杭白菊已有370多年历史,总产量约占全国的70%。目前杭白菊生产上只能连续种植两年,第三     

生殖生长对川泽泻源库关系的影响

目的 研究生殖生长对川泽泻源库关系及其特征指标的影响,为其高产优质栽培和育种提供参考。方法 比较留薹和去薹植株各部位干物质量、叶和块茎非结构性碳水化合物及含氮化合物量等生理指标的积累过程。结果 生殖生长的保留有利于川泽泻生殖库的积累,不利于叶源和营养库的增长,能够显著增加植株总库容,提高植株总生物量;去除生殖生长能够增加叶生长后期和块茎产量形成期的C/N值,提高叶和块茎的产量。结论 川泽泻栽培过程中应采取人工措施及时调整植株C/N值,以提高块茎产量;品种选育过程中,应选择叶片数适量且生长后期叶片C/N值高、块茎含氮量高的品系。     

正交试验优选阿胶、龟甲胶、鹿角胶的微波炮制胶珠工艺的研究

目的 优选微波炮制阿胶、龟甲胶、鹿角胶胶珠的工艺参数,规范胶类药材制珠工艺,提高并稳定胶珠质量。方法 用多项指标评价胶珠质量,采用L₄(2³)正交优选法对炮制胶珠工艺参数进行筛选。结果 获得了阿胶、龟甲胶、鹿角胶优化的炮制胶珠工艺参数。结论 不同种类的胶材或不同批号、不同生产厂家的同类胶材都有其最适的工艺参数,可用正交试验优选法快速筛选。     

不同采收期紫锥菊产量及菊苣酸动态变化研究

目的 研究不同采收期紫锥菊质量和产量的变化。方法 通过对不同采收期的紫锥菊进行产量测定和物候期观察,并采用HPLC法对紫锥菊中的菊苣酸进行动态变化研究。结果 一年生紫锥菊地上部分的产量以11月2日（果熟期）采收的最高,比盛花期产量高38.3%,地下部分产量以9月15日（盛花期）采收的最高,从9月15日到11月2日地下部分产量有少量的降低,但变化不大;地上部分菊苣酸量从7月10日（蕾前期）到9月27日（盛花期）变化不大,但从9月27日到10月20日（果期）有一个降低的过程,从10月20日到11月2日又有所回升,地下部分菊苣酸量变化趋势与地上相似;两年生紫锥菊产量及菊苣酸量变化与一年生相似,但地下部分产量在果熟期最高,其全株产量是一年生植株的2.7倍。结论 广州产紫锥菊以果熟期为最佳采收期,栽种两年比栽种一年更为合理。     

麸炒苍术标准汤剂的质量评价

[目的] 建立麸炒苍术标准汤剂的质量评价方法,为麸炒苍术汤剂和配方颗粒等常用剂型的质量控制提供参考依据。[方法] 收集合格的18批麸炒苍术饮片,制备相应标准汤剂,采用超高效液相色谱（UPLC）法测定指标成分绿原酸的含量,计算相应转移率及出膏率,并建立麸炒苍术标准汤剂指纹图谱,采用液相-质谱联用（LC-MS）法对共有峰进行结构确认。[结果] 18批麸炒苍术标准汤剂出膏率为30.4%~41.4%,绿原酸含量为0.121~0.745 mg/g,转移率为30.7%~79.5%,麸炒苍术标准汤剂指纹图谱共标定18个共有峰,相似度均在0.90以上,并确认5-羟甲基糠醛、绿原酸、咖啡酸等特征峰。[结论] 麸炒苍术标准汤剂制备规范,工艺稳定,检测方法的精密度、稳定性和重复性良好,可为麸炒苍术标准汤剂终端产品的质量控制提供参考。