本发明公开了一种时分波分混合复用无源光网络的动态资源调度方法，根据用户的历史流量信息实时动态确定ONU的重要度，通过调整各等级ONU的轮询机制以适应ONU对带宽差异化需求；采用业务发送子周期的思想，将不同业务数据形象化为子数据块，通过对这些子数据块进行排序加载到多波长进行上行传输。相比于未基于用户行为对ONU进行分类并实时动态调整轮询机制的资源分配方法，所提方法能同时兼顾考虑用户行为及业务的QoS要求。相比于其它资源分配方法，本方法达到较高带宽利用率的同时，有效地降低了业务时延，特别是实时业务的时延得到大幅降低，为用户提供了实时动态差异化服务，保证了资源分配的公平性。

本实用新型公开了一种生物科技技术开发用家禽养殖箱，包括箱体、清理组件和通风组件，箱体的外壁上设置有清理组件，箱体的顶端外壁上设置有通风组件；箱体的两侧外壁上均贯通开设有通孔，箱体位于通孔两侧的一侧上均焊接有第一连接耳，箱体的另一侧上均焊接有第二连接耳，第一连接耳之间转动安装有主动辊，第一连接耳的一侧上对应主动辊安装有旋转电机，且旋转电机输出轴与主动辊一端连接；本实用新型设置的清理组件，便于对履带上的粪便进行清理，清理效果比较好，能有效的减少家禽生病，清理时比较省时省力，设置的通风组件，通风透气效果比较好，还有降温时关闭盖板和合页板，便于对家禽进行保暖，值得广泛推广应用。

本发明提供了一种基于BP神经网络与自适应MBFO算法的铝电解节能减排方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于自适应步长的多目标细菌觅食优化算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率和温室气体排放量，其中，在对生产过程模型进行优化时，根据菌群进化状态对趋向操作的步长进行动态调整，以确保种群的多样性和收敛性。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。

本发明提供了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解节能减排控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于拥挤距离的多目标细菌觅食优化算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率和温室气体排放量，其中，在对生产过程模型进行优化时，需计算非劣解的拥挤距离并根据拥挤距离对外部档案进行更新，使菌群在寻优过程中快速朝目标移动，以确保在保证种群多样性前提下迅速收敛。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。

本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解生产工艺优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MBFO算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：能确定工艺参数的最优值，并且能够运用到实际生产当中，使铝电解生产过程中的电流效率提高了、并降低了吨铝能耗以及全氟化物排放量，达到节能降耗减排的目的。

本发明公开了一种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺参数优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MOBFOA算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：利用非线性映射能力强的BP神经网络建立铝电解生产过程模型；优化方法指导菌群跳出局部最优，可快速获得最佳的生产过程参数，达到了高效、降耗、减排的目的。

本实用新型公开了一种精细金属零部件加工冲压装置，包括：冲压机本体，所述冲压机本体的底部连接有脚杆，所述冲压机本体的顶部安装有固定架，所述固定架的内壁连接有转轴，所述转轴上分别连接有第一全齿轮、第二全齿轮和锤杆，所述冲压机本体的顶部固定连接有垫板，所述垫板的内侧固定连接有套筒，所述套筒的内壁连接有复位弹簧。该精细金属零部件加工冲压装置，通过固定架、转轴、第一全齿轮、第二全齿轮和锤杆等零件的相互配合，使得装置可以自动对冲压后的料带进行敲击，从而使得工件从料带上脱离下来，避免了人为敲击，省时省力。

本发明公开一种基于自适应步长细菌觅食算法的铝电解生产过程多目标优化方法，包括以下步骤：首先确定铝电解生产指标Y，选取对铝电解生产指标影响最大的参数X；然后以所述参数X作为输入，所述生产指标Y作为输出，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，得到铝电解模型；以铝电解的输出Y作为适应度函数，基于Pareto差熵自适应调整细菌前进步长，利用细菌觅食算法对参数X在其取值范围内进行优化，以获得最优铝电解生产过程参数。有益效果：基于细菌觅食算法优化铝电解参数，有效提高铝电解生产效率；自适应步长调整细菌前进步长，有效避免细菌觅食算法陷入局部最优解；使用Pareto差熵对菌群步长进行动态调整能够快速获取铝电解生产最优参数。

本发明涉及认知无线电频谱感知技术领域，公开了用于认知无线电合作频谱感知的方法，即基于用户集合势估计和加权增益合并机制，提出了一种有效的、易实现的合作频谱感知方法。首先，采用估计算法估计用户的集合势，确定最终参与生成GTS的最优用户个数；其次，基于用户选择机制改善加权增益合并合作频谱感知的感知性能。基于用户集合势估计的合作频谱感知方法，可以减少合作感知对先验信息的依赖，且可以有效地解决低信噪比条件下授权频段是否被占用难以区分的问题，很大程度地提高了合作频谱感知的性能。

本发明请求保护一种基于属性聚类的邻域粗糙集集成学习方法，涉及数据挖掘技术。首先，通过属性聚类将决策系统中的条件属性分成多个聚类簇，使得属性聚类簇内的属性关联性较大，而不同属性聚类簇之间的关联性较小；其次，利用各个聚类簇的差异性来训练集成不同的基分类器，在训练集成基分类器的过程中，加入了邻域粗糙集的指导，根据基分类器对邻域粗糙集中边界域的样本不同的识别能力来分配基分类器的权重，从而得到最终的集成分类器；最后，利用得到的集成分类器对测试集分类。本发明结合了邻域粗糙集和集成学习理论，充分利用了决策表中条件属性的相关性和差异性，并使不同基分类器之间取长补短，能够从不同角度有效挖掘决策系统中的知识。