基于动态混合约束框架的改进差分进化及其应用

针对动态随机选择多个体差分进化（DSS-MDE）在处理复杂约束问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了基于动态混合约束框架的改进差分进化算法（DHCF-IDE）。首先,通过跟踪种群可行解比例,动态地执行可行解搜索和全局搜索,并分别使用动态随机排序和可行性规则作为两模型的约束处理方法。其次,分别采用多个体差分进化和基于幂律分布父代选择的改进差分进化作为两模型的算法实现。选取CEC2006中6个测试函数进行仿真实验,实验结果表明：与仅采用DSS-MDE或DyHF相比,DHCF-IDE能保持更快的收敛速度和较好的全局搜索能力。催化重整芳烃产率优化的工业案例也表明该改进算法在实际应用中具有可行性。     

基于辛烷值调合效应模型的在线更新方法及其应用

主要介绍了用于汽油管道调合过程中的辛烷值调合效应模型及模型的在线更新方法。由于汽油辛烷值属性在调合过程中表现出强非线性,使用线性的调合模型会造成较大的预测误差。虽然经典的乙基模型为非线性模型,但是在建模后期或者后期模型维护过程中需要大量的数据,需要做调合实验,往往工作量太大,导致调合工况发生改变时模型很难快速适应。本文提出的基于辛烷值调合效应模型的在线更新方法是以辛烷值调合效应模型为基础,采用递推最小二乘的方法对模型参数进行在线实时更新,从而保证调合效应模型在较大的工况范围内都有效。该方法原理简单、计算速度快,可以适用于不同牌号的汽油调合,已取得了良好的应用效果。     

基于自适应差分进化算法的间歇反应动态优化求解

为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法(Self-Adaptive Differential Evolution, SADE)。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中,取得了较好的优化效果;同时,分析了时间离散度对优化结果的影响。     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明：与NSGA II和自适应差分进化算法(SADE εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

基于寄生行为的双种群萤火虫算法及其在柴油调合中的应用

在实际的化工过程中会遇到许多非线性优化问题。常规群智能优化算法在解决这类问题时,常出现收敛精度差和容易陷入局部最优,本文针对此提出了一种基于寄生行为的双种群萤火虫算法（FAPB）。该算法将进化种群均分为两个种群,通过生物的寄生行为将两个种群联系起来,共享进化信息,提高了全局搜索能力;为防止算法陷入局部最优,引入基于自适应系数的高斯变异机制,提高了局部搜索能力。对4个经典测试函数进行仿真,结果表明：与标准FA算法、FALS算法、LDPSO算法比较,FAPB算法在收敛精度和全局搜索能力上都有较大提升。将该算法应用于柴油调合过程,结果验证了其在实际应用中的可行性。     

改进的多目标混合整数优化算法及其在蒸汽动力系统优化中的应用

为了提高多目标粒子群算法（MOPSO）的收敛性和多样性,以及增加多目标粒子群算法的适用范围,提出了一种ε约束处理混合三点随机Gbest选择多目标粒子群（ε-TMOPSO）算法。采用一种全新的三点随机Gbest选择机制,用粒子与档案集中非支配解的欧氏距离最近、最远以及处于中间位置的3个粒子构建一个备选池,然后随机选择一个粒子作为Gbest,提高算法的收敛性和多样性;采用改进的带松弛阶段ε约束处理机制处理约束条件,在前期允许加入部分优秀的不可行解,提高算法跳出局部最优的能力;融入Sigmoid函数离散变量编码处理机制,使算法能够处理混合整数问题,增加算法的适用范围。通过测试函数仿真,与EM-MOPSO、NSGA2以及SNSGA算法进行对比,结果表明本文算法在收敛性和分布性上有一定的优势。将该算法应用于乙烯装置蒸汽动力系统优化中取得了较好的效果,进一步证明了该算法的有效性。     

人肝脏微粒体蛋白凝胶免疫多克隆抗体的制备

目的制备人肝微粒体蛋白多克隆抗体,为进一步研究微粒体蛋白的功能及制备单克隆抗体打下基础.方法用含人肝微粒体高丰度蛋白的蛋白凝胶免疫家兔,再用ELISA和Western blot方法检测血清效价和抗体特异性.结果 2只家兔均产生了高效价的抗血清,Western blot结果显示,抗血清可以与相应蛋白结合.结论用含人肝微粒体高丰度蛋白的蛋白凝胶免疫的2只家兔均获得了高效价的抗血清,为深入研究该蛋白的定性、定量及定位奠定了基础,并为将来进行单克隆抗体的制备做前期技术支持.     

不同免疫方案制备鼠抗PBP2a多克隆抗体的比较

目的制备针对青霉素结合蛋白（PBP2a）的抗血清,比较不同免疫方案的免疫效果。方法以基因工程重组PBP2a转肽酶区蛋白作为免疫原,采用多种注射途径（足垫、腹腔、足垫＋腹腔、足垫＋皮下）免疫BALB／C小鼠,ELISA和Western-blot法检测所制备的抗血清效价和特异性。结果足垫快速免疫组、腹腔免疫组、足垫和腹腔免疫组、足垫加皮下免疫组的效价依次为1：12800、1：25600、1：51200、1：102400。Western-blot显示所制备的抗血清能有效识别原核表达及耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌（MRSA）临床分离株中的PBP2a。结论重组PBP2a蛋白免疫BALB／c小鼠能有效刺激特异性抗体的产生,足垫加皮下多点免疫法是一种值得推崇的免疫方案。     

单增李斯特菌多克隆抗体制备及其在乳胶凝集试验中的应用

目的：制备高效价高纯度兔抗单增李斯特菌（LM）多克隆抗体,并初步探讨其在乳胶凝集试验(LAT)中的应用。方法：复苏并扩大培养LM标准菌株,制备灭活疫苗免疫家兔,采用ELISA法测定耳缘静脉血抗体效价。4次免疫后,颈动脉采血分离血清,采用辛酸-饱和硫酸铵法粗分离,经蛋白亲和层析柱HiTrap Protein G HP进行IgG纯化,采用SDS-PAGE电泳、紫外分光光度法、间接ELISA法分别测定蛋白纯度、蛋白含量及抗体效价。得到的高效价提纯IgG与乳胶微球进行共价偶联,并选择偶联乳胶的IgG含量及偶联时间等条件,建立快速检测模拟样品中LM的方法。结果：制备并纯化的兔抗LM IgG蛋白浓度为23.364 g·L^-1,效价为1∶12 800~1∶25 600,与霍乱弧菌、沙门氏菌、志贺菌等多种菌均无交叉反应,与斯氏李斯特菌有弱交叉反应;致敏时IgG与乳胶微球偶联比率为1∶40;利用LAT方法检测246份样品,阳性检出率为87.5％,最低检出抗原含量为0.039 8 g·L^-1。结论：制备了高效价、高纯度的兔抗LM多克隆抗体;建立的LAT方法特异性强,敏感性较高,重复性好,便于基层推广使
用,为LM的现场检测提供了一种新手段。     

基于自适应网络与动态拥挤距离的多目标粒子群算法及应用

针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO），并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群，其中一分群微粒朝着最优微粒飞行，另一分群微粒朝着相反方向飞行；飞行时，每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响，还受到全群最优微粒的影响。搜索时，每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较，结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解，优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量，建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型，通过与实际工业数据的比较，表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

层间组装TiO2蒙脱土的制备及其用于汽油脱硫过程的研究

采用溶胶凝胶法制备了TiO2柱撑蒙脱土,并将样品用于FCC汽油的脱硫。利用XRD、SEM、N2吸附/脱附和FTIR分析技术对制备样品进行表征。考察了钛酸丁酯与NaMMT的比例以及焙烧温度对样品结构和脱硫性能的影响。TiO2柱撑蒙脱土的比表面积为100～215 m2/g,平均孔径为40～70 nm,总孔容为015～022 cm3/g。硫容量达到165 mg/g,是400 ℃焙烧原土硫容量的2倍。     

自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。     

特发性血小板减少性紫癜患儿细胞免疫功能变化及临床意义

目的 探讨特发性血小板减少性紫癜（ITP）患儿细胞免疫功能的变化及其临床意义。方法 将2013年8月~2015年7月在笔者医院儿科住院的83例ITP初治患儿及31例同期在笔者医院门诊体检的健康同龄儿纳入研究,采用流式细胞术检测外周血T淋巴细胞亚群CD3、CD4、CD8、CD4/CD8比例,采用酶联免疫吸附试验检测血浆细胞因子IFN-γ及IL-4浓度。结果 治疗前病例组CD3 60.07%±11.85%、CD4 34.18%±11.72%、CD4/CD8 1.76%±0.94%及IL-4 11.24±8.42pg/ml水平显著低于对照组70.96%±7.26%、45.05%±6.53%,2.26%±0.66%及21.26±9.34pg/ml,IFN-γ水平5.88±4.02pg/ml显著高于对照组2.12±1.09pg/ml;治疗后8周后,CD3 65.76%±10.87%、CD4 38.71%±11.81%及IL-4 14.59±11.59pg/ml水平均较治疗前升高,IFN-γ 3.65±3.15pg/ml水平均较治疗前降低,差异有统计学意义（P < 0.01或P < 0.05）。结论 ITP患儿存在细胞免疫功能紊乱,Thl/Th2平衡失调可能与ITP的发病机制和疾病的活动状态密切相关。