北京市电动汽车普及问题研究

众所周知,新能源汽车是未来的发展方向,特别是其中的纯电动汽车省去了油箱、发动机、变速器、冷却系统和排气系统,相比传统汽车的内燃汽油发动机动力系统,电动机和控制器而言成本更低,且纯电动车能量转换效率更高,这已经成为各国政府和各大汽车公司的共识,但由于技术、政策、经济性使用习惯等各个问题,在消费者中普及以及如何普及成为难题。     

基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制方法研究

为了提高机械手滑模控制的准确度，采用RBF神经网络来完成机械手滑模控制，并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。在机械手滑模控制及机械手运动轨迹跟踪过程中，将RBF神经网络权重和阈值作为蛙跳算法的青蛙个体，随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群，并对蛙群进行分组，通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体，得到最优权重和阈值，确定最优机械手滑模控制模型。经过实验证明，采用基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制，跟踪准确度高。     

大有前途的新糖源——果葡糖浆

果葡糖浆(HFCS)又称高果糖浆或异构糖,它是以淀粉为原料,经过淀粉酶和葡萄糖异构酶的作用而制成的一种含有果糖和葡萄糖的液态混合糖浆。由于它具有化学稳定性,味道纯正,甜度高,溶解度大,防腐性强,以及在应用中可减少加工程序,节     

基于无线传感网的轻量级数字签名系统设计

为了确保传感器网络中传输数据的可靠性,本文设计了一个基于对称密码体制的数字签名系统。系统使用对称密码机制来提高效率,采用硬件加密设备保证共享密钥池的安全,通过使用特定的密钥生成算法解决对称密钥的分发问题。实验结果表明,系统能耗低、效率高,具有很强的实用性。     

基于蚁群聚集信息素的半监督文本分类算法

半监督文本分类中已标记数据与未标记数据分布不一致,可能导致分类器性能较低。为此,提出一种利用蚁群聚集信息素浓度的半监督文本分类算法。将聚集信息素与传统的文本相似度计算相融合,利用Top-k策略选取出未标记蚂蚁可能归属的种群,依据判断规则判定未标记蚂蚁的置信度,采用随机选择策略,把置信度高的未标记蚂蚁加入到对其最有吸引力的训练种群中。在标准数据集上与朴素贝叶斯算法和EM算法进行对比实验,结果表明,该算法在精确率、召回率以及F1度量方面都取得了更好的效果。     

产业融合视角下数字经济发展评估实证研究——以合肥市为例

从产业融合视角构建数字经济发展水平评估指标,对合肥市三次产业与数字经济融合水平进行实证评估,并从一个维度综合描述当前合肥市数字经济的发展水平。运用主成分分析方法对所获得的指标原始数据进行处理,获得产业融合成熟度和产业融合潜力两个主成分指标,分析合肥市数字经济在发展过程中的特点以及得失,并探讨区域数字经济的发展和努力方向。     

美军使用的射频识别系统

美军目前使用的自动识别系统 美军在射频识别技术（RFID）应用方面一直处于世界领先地位,特点是敢于投入重金,在实际战争的保障过程中大胆使用新技术,并在使用中改进,注重实效。分析美军在军事物流中所使用系统的情况,探索射频识别技术的特点,对发展我国物流及供应链射频识别应用和技术选型具有重要意义。     

油菜籽生产贸易情况及我国油菜籽发展的对策建议

我国油菜籽产量占世界油菜籽产量的20%以上,是世界上最大的油菜籽生产国,也是世界上主要油菜籽进口国之一.通过对世界油菜籽生产贸易状况和我国油菜籽供求状况的分析,指出较低的关税税率和单一的关税管理政策,极大地开放了国内油菜籽和菜籽油市场,从而使得国内市场与国际市场联动性大大提高,世界油菜籽生产贸易状况对我国油菜籽市场作用加大.菜籽油作为我国主要食用植物油,对保障居民食用植物油安全具有重要意义.建议国家按照远近结合的原则,在近期建立和完善油料保护机制:一是继续加大对油菜籽生产扶持措施,进一步优化油菜生产布局,提高生产效率;二是进一步完善油菜籽补贴支持保护制度,调动农民种植油菜积极性;三是扶持油菜籽产业发展,提高品牌竞争力;四是加强油菜籽科技投入,提高油菜籽品质.在中长期进一步完善油料与粮食生产之间、农业与工业之间的协调机制,为保障国家粮油安全搭建长效机制.     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.