【摘要】一種納米技術(shù)領(lǐng)域的制備單分散有機(jī)無機(jī)復(fù)合納米微球的聚合方法。本發(fā)明預(yù)先制備兩種不同的細(xì)乳液體系：含無機(jī)納米粒子的細(xì)乳液體系A(chǔ)和含聚合單體的細(xì)乳液體系B，細(xì)乳液A中加入水溶性引發(fā)劑預(yù)攪拌直到引發(fā)劑溶解在水相中，然后再加入細(xì)乳液B攪拌直
【摘要】 一種基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化陣列天線方向 圖形成方法，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。步驟為：1)對粒子和相關(guān)量 做初始化；2)對粒子排序并分組：分組時(shí)采取最優(yōu)適應(yīng)度分組 原則；3)在采用非一致性學(xué)習(xí)因子的基礎(chǔ)上，生成新的子迭代 模型，再對上述學(xué)習(xí)因子作對偶交叉，形成包含2個(gè)子模型的 雙迭代模型，再分別對上述的兩個(gè)分組的粒子使用上述的2個(gè) 子迭代模型作迭代優(yōu)化；4)迭代完成后，再對上述兩個(gè)分組的 最優(yōu)粒子的適應(yīng)度作比較，二者取其優(yōu)；5)判斷適應(yīng)度和迭代 次數(shù)；6)重復(fù)上述操作，直至結(jié)束。本發(fā)明大大提高進(jìn)化算法 在陣列天線方向圖綜合中的收斂速度和最優(yōu)效果，從而保證多 目標(biāo)條件下的方向圖綜合的最優(yōu)化。。百度搜索馬 克 數(shù) 據(jù) 網(wǎng) 【專利類型】發(fā)明申請 【申請人】上海交通大學(xué) 【申請人類型】學(xué)校 【申請人地址】200240上海市閔行區(qū)東川路800號 【申請人地區(qū)】中國 【申請人城市】上海市 【申請人區(qū)縣】閔行區(qū) 【申請?zhí)枴緾N200610029392.X 【申請日】2006-07-27 【申請年份】2006 【公開公告號】CN1901396A 【公開公告日】2007-01-24 【公開公告年份】2007 【IPC分類號】H04B7/04 【發(fā)明人】高波; 金榮洪; 耿軍平; 李家強(qiáng); 房志江; 陳俊杰 【主權(quán)項(xiàng)內(nèi)容】1、一種基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化陣列天線方向圖形成方法，其特征在于： 步驟如下： 1)對粒子和相關(guān)量做初始化； 2)對粒子排序并分組：分組時(shí)采取最優(yōu)適應(yīng)度分組原則，即在分組時(shí)，選出 經(jīng)前一次迭代后適應(yīng)度最優(yōu)的粒子，并將其作為分組的邊界； 3)在采用非一致性學(xué)習(xí)因子的基礎(chǔ)上，生成新的子迭代模型，再對上述學(xué)習(xí) 因子作對偶交叉，形成包含2個(gè)子模型的雙迭代模型，再分別對上述的兩個(gè)分組 的粒子使用上述的2個(gè)子迭代模型作迭代優(yōu)化； 4)迭代完成后，再對上述兩個(gè)分組的最優(yōu)粒子的適應(yīng)度作比較，二者取其優(yōu)； 5)判斷適應(yīng)度和迭代次數(shù)，如果均未達(dá)到預(yù)設(shè)的適應(yīng)度和迭代次數(shù)兩個(gè)值， 則進(jìn)行新一輪的迭代； 6)重復(fù)上述操作，直至結(jié)束。 【當(dāng)前權(quán)利人】上海交通大學(xué) 【當(dāng)前專利權(quán)人地址】上海市閔行區(qū)東川路800號 【統(tǒng)一社會信用代碼】1210000042500615X0 【被引證次數(shù)】12 【被他引次數(shù)】12.0 【家族被引證次數(shù)】12
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