运用系统科学还原论和整体论的研究方法,从时间、温度、流量、生产组织、铁水预处理效果、能耗、环境污染等方面分析了六种典型流程区段炼铁炼钢界面技术特点.可以看出六种不同流程区段炼铁炼钢界面各自的比较优势,铁水预处理\三脱\只适合大高炉-大转炉流程区段,其中含转炉脱磷技术的流程更具有优势.指出取消混铁炉、采用铁水包功能多样化和\一包到底\是高炉-转炉界面发展的方向

研究了合金成分和热处理制度对K648合金组织中α-Cr相析出形态和力学性能的影响,并通过Thermo-calc软件计算了K648合金平衡相析出规律.计算结果表明合金中的析出相主要为α-Cr、γ'相和M23C6碳化物.通过实际组织观察得出合金中α-Cr相的析出形态对Cr含量和热处理工艺制度极为敏感,具体表现为α-Cr相形态的多样性.力学性能测试进一步表明合金的室温拉伸性能、冲击性能均受α-Cr相形态和分布的影响,即合金性能表现出组织敏感性

为探明矿堆非饱和浸出渗流规律,以界面作用为切入点,分析了浸出液的运动状态.矿堆中吸力由界面作用产生的基质吸力和吸收扩散产生的渗透吸力组成.孔隙中介质分布的不均匀性和矿石形状的随机性是导致界面作用多样性以及浸出液运动状态复杂的原因.采用毛细上升实验很好地证明了矿堆中吸力的存在,在驱动力的作用下,浸润初期的液面上升速度较快,浸润后期液面上升相对平缓.通过拟合得知液面毛细上升高度与浸润时间符合幂函数关系.理论研究表明可以通过改变固相、液相和气相的物理性质来实现对矿堆非饱和渗流中界面作用的调控

在基本的遗传算法(SGA)中,初始群体是随机产生的.为了增加个体的遍历性和多样性提出一种用网格法来产生遗传算法的初始群体,并对网格法的遗传算法的优化效率进行了定量的评价.同时与基本的遗传算法一起应用在DeJong的测试函数F1上便于进行对比.评价结果和实验结果表明网格法在提高遗传算法的优化效率上是可行的

通过实验室建立的小型实验炉,进行集束射流加热金属冷料的热态模拟实验,分析了集束射流火焰在不同冶炼阶段的成分变化.实验研究表明:集束射流火焰形态呈现多样性特点,燃烧产物成分不断变化.在金属冷料的存在作用下,少量CO2气体产生,O2增加,CO下降;熔化期中,O2逐渐升高,CO逐渐降低,CO2体积分数一直保持在1%~2%;脱碳期与熔化期相比,O2下降,而CO上升,CO2稍有增加;脱碳期中,钢水中C含量逐渐降低,CO2和O2有所增加,而CO含量剧烈降低.集束射流火焰燃烧产物中,各成分之间关系密切,CO的含量随着O2含量的升高而降低.在熔化期中,CO气体含量随着CO2气体含量的增加而增加;在脱碳期,CO气体含量随着CO2气体含量的增加而降低

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优，从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点，本文结合人工免疫算法，提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先，该算法改善了浓度机制；然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源；最后对劣质子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，不仅避免了种群退化现象，而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性

正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法，利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度，提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法，最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

学习和了解社会主义从理论到实践的发展过程；把握社会主义的基本特征；认识经济文化相对落后的国家社会主义建设的艰巨性和长期性；进一步坚定社会主义 必胜的信心；明确马克思主义政党在革命和建设中的地位和作用，提高坚持党的领导的自觉性。 • 第一节 社会主义制度的建立 • 一、社会主义从空想到科学、从理论到实践的发展 • 二、列宁、斯大林领导下的苏维埃俄国对社会主义的探索 • 三、社会主义从一国到多国的发展 • 四、无产阶级专政和社会主义民主 • 第二节 社会主义在实践中发展和完善 • 一、在实践中深化对社会主义基本特征的认识 • 二、经济文化相对落后的国家建设社会主义的艰巨性和长期性 • 三、社会主义发展道路的多样性 • 四、社会主义在实践探索中曲折前进 • 第三节 马克思主义政党在社会主义事业中的地位和作用 • 一、马克思主义政党是新型的革命政党 • 二、马克思主义政党是社会主义革命和建设的领导核心