大唐帝国

摘要： 唐朝创造了辉煌灿烂的文化艺术。服饰是大唐文化中浓墨重彩的一笔,并以其对传统、外来、现实的博采吸纳造就了富有张力的多元服饰形象。纪录片《大明宫》时长共180分钟,呈现了初唐雄健、盛唐豪奢、晚唐衰落的大唐帝国兴衰史,其中的人物服饰形象颇引人注目;《旧唐书·舆服志》《新唐书·车服志》则集中记载了唐朝皇族、群臣的服饰制度及演进。对比分析纪录片和史志文献,梳理二者高度契合与冲突对立之处,能够更全面、深入地把握唐代服饰的形制特点和文化内涵。

摘要： 隋唐五代饮食文化交流(一)中外饮食文化交流隋唐五代时期,尤其是唐代时期,中外交通频繁,众多的外交使节、商人和宗教僧侣络绎于途,唐代与境外诸国的饮食文化交流比以往任何时候都要活跃。向西,大唐帝国同中亚、西亚、南亚和其他西方国家的饮食文化交流主要通过传统的丝绸之路进行;向东,对日本、朝鲜的饮食文化交流主要通过海路进行。

摘要： 一千年后回望,大运河,不也是同样的命运,流水落花春去也,换了人间。当安禄山的叛军猛烈冲击江淮防线时,大唐帝国,来到了最危险的时刻。从755年12月安禄山起兵,到第二年洛阳和长安相继陷落,尽管大唐的政治中心先后沦陷,但对于大唐帝国来说,它赖以生存的经济基础:江淮地区,并未受到冲击。依赖着来自江淮地区的财赋,大唐帝国的军队仍然拥有源源不断的支援。

摘要： 陕西蒲城,坐拥五座唐陵,号称“五陵闲云”。其中以睿宗桥陵和玄宗泰陵最为出名。李旦与李隆基,这对父子的陵寝同在一县,东西相隔不足二十公里,气象却截然两样,恍若大唐帝国的盛衰之两极。

摘要： 47岁以前的狄仁杰(公元630年—700年),无论是在大唐帝国,还是在后世,其实并不出名。这一年是唐高宗仪凤元年(公元676年),虚岁47岁,来自大唐并州(今山西太原)的狄仁杰,正式担任六品官职的大理丞。这位主管刑狱的中年人,上任第一年即判决了大唐国内大量的积压案件,涉及17000多人,而涉案人员竟然全部称允公道,没有一人喊冤申诉。

摘要： 公元723年,不满20岁的高适,满怀着闻达于天下的野心来到长安。高适家境贫寒,靠着亲戚朋友的接济和几亩微薄的田产,得以完成学业。有人问他,家里都穷得快揭不开锅了,读书有什么用?他的回答是:“燕雀安知鸿鹄之志。”人到中年,高适依然一身布衣。科举的失利,生活的苦难,不仅没有磨灭他的意气,反而激发了他的斗志:“千里黄云白日曛,北风吹雁雪纷纷。莫愁前路无知己,天下谁人不识君?”公元747年,一首《别董大》传遍了大唐帝国的每一个角落。此时43岁的高适,终于名满天下。

摘要： 唐玄宗开元年间,达奚部落背叛唐廷,整个部落自黑山往北向碎叶方向逃奔。夫蒙灵察受命,派高仙芝率两千骑兵昼夜兼程,于绫岭半路邀击。达奚部落一路奔跑,人马疲极之时,忽遇身着黑甲、手持陌刀、跨下骏马的唐军,吓得魂飞魄散,纷纷为刀下之鬼,整个部落几乎被一锅端掉,只跑出几个人。

摘要： 进入中唐之后,大唐帝国的国力是一天不如一天了。唐德宗李适继位之后,倒是有意振作,一来力矫宦官专权之弊,二来任用杨炎,实行两税法,三来力求克复藩镇割据之局,这三来嘛,还不许各地给他进贡,把宫苑里历年各地进贡的珍禽走兽都放了。看那架势,还真像是一个有为的皇帝。

摘要： 一种基于帝国竞争算法的天波雷达多路径数据关联方法，本发明涉及一种基于帝国竞争算法的天波雷达多路径数据关联方法。本发明的目的是为了解决现有MPDA算法存在计算量大、算法执行时间过长的缺点。过程为：一，建立天波雷达跟踪系统模型；二，初始化，计算滤波预测值；三，随机生成初始国家并计算权力；四，初始帝国；五，殖民地同化作用；六，殖民地革命；七，帝国增强；八，殖民竞争；九，若迭代结束或只剩一个帝国，输出结果，否则，返回五；十，计算目标状态估计值，十一，判断目标跟踪是否结束，如果没有，使k＝k+1，执行二～十。本发明用于雷达数据处理领域。

摘要： 本发明公开的一种基于帝国主义竞争算法的车辆路径规划方法，包括步骤：S1、建立区域环境交通图、S2、建立初始帝国、S3、帝国内的同化操作、S4、帝国内的革命操作、S5、帝国内的增强操作、S6、帝国间的竞争操作、S7、迭代判断。本发明通过帝国主义竞争算法自动计算出满足全局优化、计算时间、解的质量、收敛速度等综合要求的一个最优行驶路线，省去了驾驶员或调度员自己规划路线的精力消耗，与原来的非最优路径相比，优化减少的部分能直接节省车辆运行时间成本和燃油成本，提升单车的物流配送效率和服务质量，降低物流企业的运营成本。

摘要： 本发明提供一种加拿大唐棣秋稍扦插育苗法，包括以下步骤：培育插穗、准备扦插基质、插穗选取、扦插、插后管理。本发明扦插育苗法，加拿大唐棣25～35d生根，生根率达到了94%，出苗率达到92%，比春季硬枝扦插生根率提高了45%以上，出苗率提高了55%以上，生根时间缩短了20～30d,比夏季半木质化扦插生根率提高了25%以上，出苗率提高了45%以上，生根时间缩短了15～25d；本方法还免除了生根后移栽定植的环节，延长有效生长期30～40d，当年平均苗高增加50cm以上，一级苗率提高了45%以上，达到了90%。节省劳动力40%以上，经济效益提高50%以上。

摘要： 本发明公开了一种基于帝国竞争算法的离网风氢混合可再生能源系统优化方法，属于离网风/氢混合可再生能源系统容量优化技术领域，包括建立优化模型，对总净年度成本进行优化；对帝国进行初始化；结合离网风氢混合可再生能源系统各组件最优混合，定义每个帝国主义国家的标准化权力；帝国所属的殖民地不断向帝国靠近；判断帝国范围内是否有殖民地成本小于帝国；计算帝国的所有总成本；帝国主义竞争；淘汰最弱的帝国，循环结果中只剩一个帝国时，算法停止；进而获得最优的总净年度成本；该方法可有效掌握离网风氢混合可再生能源系统各个部分的具体成本，且运算方法收敛块，有效准确的将系统的年净总成本和供电损失的概率降到最低，经济效益巨大。

摘要： 本发明提供了一种基于帝国竞争算法的计量检定流水线调度方法，建立计量设备从立库上料口到检定流水线检定完成的流水线调度模型；在立库上料口上料时，采用帝国竞争算法对所述流水线调度模型进行优化求解，得到上料口的计量设备最优的检定流水线和检定流程；本发明实现了根据优化算法进行实时调度，能够有效的减少流水线检定运行过程中的时间的浪费，有效的提升线库协同效率，优化检定节拍，从而提高运行检定效率，减少物料堆积，提高单日检定量。

摘要： 本发明涉及一种基于改进帝国竞争算法优化SVC的轴承故障诊断方法，所述方法中SVC的惩罚因子C和核参数Gamma为经过改进的帝国竞争算法优化后得到的；所述改进帝国竞争算法是指包含有帝国强化策略的帝国竞争算法；所述帝国强化策略是指在帝国竞争算法的每一轮迭代过程中，将每一个帝国与随机选取的四个帝国作为差分进化算法的输入，依次经过差分进化算法中的突变、交叉和选择，输出最强帝国作为下一次迭代过程中殖民地群的帝国。本发明的改进的帝国竞争算法提供的帝国强化策略可以增加多样性，防止帝国以及殖民地陷入的局部最优，进一步使用改进的帝国竞争算法去优化SVC，可以很好地帮助SVC找到最佳的超参数，从而帮助模型提高故障诊断的准确率。

摘要： 本发明提出的一种基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法。为提高柔性作业车间调度问题FJSP中核心设备的效率进行研究，建立了以最小化最大完成时间、最大化核心设备利用率和批次数目最小为目标建立数学模型。设计了一种改进的帝国竞争算法IICA对模型进行求解。在该算法中，提出了批次划分和批次调度组成的两段式编码方式，并采用了左移解码规则来解决调度集成问题。采用基于自适应参数的领域结构启发式优化进行全局搜索避免陷入局部最优。在此基础上，采用多种同化策略在同化过程交替使用以强化局部搜索能力。进行仿真实验验证了所提优化模型的可行性。实验结果表明，该算法比已有算法具有更高的效率和有效性。

摘要： 本发明提出的一种基于双目标帝国竞争算法的柔性作业车间调度优化方法。为提高柔性作业车间调度问题FJSP中核心设备的效率进行研究，建立了以最小化最大完成时间和最大化核心设备利用率为目标建立数学模型。设计了一种改进的帝国竞争算法IICA对模型进行求解。在该算法中，提出了左移解码规则来解决调度集成问题。采用两种启发式搜索策略对帝国竞争算法进行全局搜索。在此基础上，采用基于自适应数革命提高算法在后期的收敛速度以提高局部搜索效率。进行仿真实验验证了所提优化模型的可行性。实验结果表明，该算法比已有算法具有更高的效率和有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于改进的帝国竞争算法的变电站优化选址方法，包括以下步骤：在函数的解空间中随机选取一些点并初始化改进的帝国竞争算法设定参数；殖民地以随机角度和随机距离移向相关的帝国主义者，在移动后，如果有一个帝国的殖民地拥有比它的帝国更低的目标函数值，交换殖民地和帝国的位置；对每个帝国集团中的殖民地采取差分进化算法改进策略；帝国集团之间的竞争。计算每个帝国集团的总势力值，从最弱的帝国选择最弱的殖民地并把它给最可能拥有它的帝国，删除失去所有殖民地的帝国；判断是否满足终止条件，若满足终止条件，则输出结果；本发明引进了一种新的变电站选址方法。该算法本身具有随机性，很好地模拟了社会群体的智能行为。

摘要： 本发明涉及一种基于帝国竞争算法优化支持向量机的短期风速预测方法，包括以下步骤：首先对帝国集团初始化处理，选出势力较大的帝国主义国家和殖民地国家。接着进行帝国集团的同化，帝国主义国家对殖民地国家进行思想和行为上的同化。然后帝国集团之间进行竞争，适应度较大的帝国吞并适应度较小的帝国。再次帝国灭亡，在帝国吞并的过程中弱小国家的殖民地完全丢失后，帝国灭亡算法停止，取得最优参数。最后将取得的最优参数代入支持向量机模型训练并预测风速。本发明有利于提高风速预测的精度以及预测的速度。