DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于局部分型面的电器外壳注塑模具设计

电器外壳制品形状结构复杂,有两处侧凸(孔)较难处理。通过对矩形孔内侧凸的结构分析,在其局部设计了分型面,避免了使用侧向抽芯机构;对侧孔部位设计了斜顶杆侧向抽芯机构,其结构简单、紧凑。模具采用一模二腔、平衡式布局,采用经扁推杆由制品内部进料的潜伏式浇口,S型流道。在NX 8.0中完成了模具结构设计。经实践证明,该模具结构合理,产品合格。     

循环湍动流化床局部颗粒浓度的实验研究

在循环湍动流化床实验台上对FCC颗粒进行了流态化实验,采用PV6A反射型光纤探针对内径φ100 mm的提升管内颗粒浓度和波动标准偏差进行测试和研究。结果表明:同一轴向高度表观气速对颗粒浓度的影响较小;局部颗粒浓度的标准偏差结果显示,颗粒浓度波动程度较小,边壁区标准偏差值最小。     

110kv及其以下的油浸电力变压器的优化设计

变压器的优化设计是变压器设计的核心,根据变压器自身的特征,通常采用遗传算法进行优化。本系统通过采用改进GA的父代参与竞争的最优保存遗传算法进行优化,得到了几乎必然收敛的优化效果。     

相关条件下基于N-P准则的分布式检测理论研究

本文针对并行网络、二元局部判决的情况,研究了在相关条件下基于N-P准则的分布式检测融合算法,给出了在联合概率密度已知和未知两种情况下的最优融合规则的理论推导及相应的解决方案,并在实验仿真的基础上,得到了部分有益的结论。     

移动机器人路径规划方法研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术，它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。综述了移动机器人路径规划技术的发展现状指出了各种方法的优点与不足，最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

小波变换在光谱特征提取方面的应用

人们在处理高光谱图像时一般要对一些典型地物进行光谱分析、特征波段的提取,以便提取出最大量的有效信息,剔除无用或冗余的信息,然后再进行分类识别.采用小波变换的分析方法,选用合适的小波进行分解,根据分解后的高频分量中包含的重要信息,利用局部相邻的正负极值点找出对应于原始光谱曲线上每个吸收带的左右边界;利用局部过零点,即可比较精确的提取出各个吸收带的中心波长.该方法比传统的光谱特征提取方法更简洁、有效,实验证明为一种比较理想的光谱特征提取方法.