【摘 要】
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针对目前变压器优化设计周期长、效率低与制造成本高等问题，采用了一种改进的遗传算法（IGA,improved genetic algorithm）—混沌自适应遗传算法（CAGA,chaotic adaptive genetic algorithm）对变压器的参数进行优化。该算法结合了混沌遗传算法（CGA,chaos genetic algorithm）与自适应遗传算法（AGA,adaptive ge
【基金项目】
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国家自然科学基金（51767008）； 江西省自然科学基金（20192ACBL20016）； 江西省重点创新研发平台计划（20181BCD40009）～～；
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针对目前变压器优化设计周期长、效率低与制造成本高等问题，采用了一种改进的遗传算法（IGA,improved genetic algorithm）—混沌自适应遗传算法（CAGA,chaotic adaptive genetic algorithm）对变压器的参数进行优化。该算法结合了混沌遗传算法（CGA,chaos genetic algorithm）与自适应遗传算法（AGA,adaptive genetic algorithm）各自的优点，将混沌序列、自适应遗传算子与精英策略引入传统遗传算法（SGA,simple genetic algorithms）中，有效地解决了SGA中种群多样性不足与易陷入局部最优问题。以SCLBH15-315/10三相非晶合金干式变压器（非晶干变）为优化设计对象，将变压器主材成本作为优化目标函数，分别采用SGA与IGA（CGA、AGA、CAGA）对非晶干变进行优化设计。实例优化数据分析表明，与原始设计方案相比，SGA与IGA能有效降低非晶干变主材成本并改善其损耗性能。在SGA与IGA中，CAGA优化效果最佳，寻优空间大、速度快，且收敛性强；与原始设计方案相比，CAGA能使非晶干变的主材重量下降11.55%，成本节约12.62%。
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目的：分析噻托溴铵粉联合多索茶碱治疗慢性阻塞性肺疾病的效果。方法：选取2020年8月-2022年1月北京市房山区良乡医院收治的80例慢性阻塞性肺疾病患者作为研究对象，根据随机数字表法分为观察组和对照组，各40例。两组均采用常规治疗方法，对照组在常规治疗基础上给予多索茶碱治疗，观察组在对照组基础上给予噻托溴铵粉治疗，比较两组治疗效果、肺功能相关指标、不良反应发生情况、生活质量评分。结果：观察组治疗总
目的 探究环丙沙星联合多索茶碱治疗慢性阻塞性肺疾病的临床效果。方法 选取2019年1月至2021年1月收治的100例慢阻肺患者作为研究对象，根据单双号随机化法将其分为对照组（50例，多索茶碱注射液治疗）和试验组（50例，环丙沙星联合多索茶碱注射液治疗）。比较两组的治疗效果。结果 试验组的治疗总有效率高于对照组，差异具有统计学意义（P＜0.05）。治疗后，试验组的第1秒用力呼气量（FEV1）、用力肺
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