基于AHP-Entropy的电网营销服务网点投资合理性模糊综合评价研究

为解决当前电网营销服务网点投资分析效率低、局限于主观经验或只局限于客观数据评价的问题，提出了一种综合AHP-Entropy和模糊综合评价法的综合评价方法，针对电网营销服务网点投资合理性的综合评价目标，设计了一整套评价指标体系，运用AHP-Entropy主客观结合的方式求取指标权重，建立了一套适合于电网营销服务网点投资合理性评价的多目标模糊数学模型。该模型可为营销服务网点投资合理性评价提供有效的支持，且能够对营销服务网点撤并方案提供有效的辅助支撑。     

基于机器视觉的白色衣物脏污程度分析方法研究

随着生活水平的提高,衣服的干净整洁已经是基本要求,智能衣物洗护已经渗透到我们生活中,了解污渍的脏污程度对于洗衣机和洗涤剂行业显得尤为重要.计算机机器视觉分析快速,结果客观、准确,可重复性强,目前应用广泛.影响污渍脏污程度评价的因素有面积、颜色、纹理等,为了简化研究,本文提出一种基于计算机机器视觉的图像分析技术对白色衣物脏污程度分析的方法,通过图像采集系统得到污渍的图像,对其进行灰度化处理,得到图像的灰度值,进而对污渍脏污程度进行分析判断.结果表明,图像的灰度值可以用来表征白色衣物污渍的脏污程度,且判断结果与主观目视结果具有较高的一致性.     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。     

基于离线参数调整的古籍图像二值化算法

古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。     

粘土矿物对重金属镉的吸附研究

通过等温吸附试验，研究了粘土矿物膨润土、海泡石、凹凸棒石对Cd^2 的吸附情况，并与土壤对Cd^2 的吸附情况进行了对比。试验表明，几种粘土矿物对Cd^2 有很好的吸附作用，可用于重金属污染土壤的治理。pH值是影响吸附效果的一个重要因素。