一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

某型装备能源电池异常爆破故障分析

对一起因电池设计缺陷引发装备战训失利的故障进行分析,重点对电池工作机理和设计缺陷展开解析,明确故障定位,并对国内外装备弹上不同体系电池的优缺点进行比较,旨在为产品维护保障、国产化科研等工作提供参考。     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

中华世纪坛旋转噪音测试方法的研究

着重阐述了中华世纪坛在实际工作中为解决噪音问题所采用的测试方法，寻求一种解决长时间、多数据测试分析的途径。     

燃烧火焰温度分布重建结果误差分析

分析了采用辐射型CT算法的燃烧火焰温度发布重建结果误差产生的原因，给出了解决方法。     

FET振荡器注入锁相伏特拉级数分析

应用伏特拉级数法分析了电容耦合ＦＥＴ振荡系统在外加信号下的注入锁定现象，推导出输出信号和注入锁定带宽表达式。与一般非线性系统分析方法相比，伏特拉级数法在建立好系统模型后只需进行代数运算，从而避开了求解非线性，非齐次高阶微分方程的复杂过程。