基于CBR的软件项目成本估算方法

针对软件项目前期成本估算不准确问题,通过构建软件项目案例库,提出一种基于CBR的软件项目成本估算方法(CBRCEM)。根据COCOMO模型成本驱动因子理论,确定影响项目成本属性特征;引入归一化效用函数,应用层次分析法计算影响项目成本属性的权重值;通过对常用案例检索算法的比较分析,结合软件成本估算的特性,建立基于改进的灰色关联分析理论的软件项目相似度算法;根据PERT理论估算软件项目成本,使估算结果更为准确。CBRCEM在Windows平台上用JAVA语言开发完成并在实际中加以应用,案例研究结果表明,对于软件项目前期成本估算,该方法能够得到更加准确的评估结果。     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测

超临界二氧化碳（S-CO2）流动摩擦阻力特性尚不明晰,现有阻力预测公式泛化能力不强。对S-CO2在垂直上升光滑圆管中进行湍流流动的阻力特性进行了实验研究,系统分析了不同质量流速、压力和热流密度对S-CO2流动摩擦阻力的影响,实验参数范围为质量流速750~ 2 200 kg/(m2·s),流体压力10~20 MPa,热流密度200~340 kW/m2以及主流温度60~500 ℃（远离拟临界点）。实验结果表明:S-CO2流动摩擦阻力随热流密度的增加而减小,这有利于 S-CO2发电的大规模工程应用;S-CO2流动摩擦阻力随压力的增加而减小,主要原因在于压力增加导致CO2流体密度增加。根据实验数据,构建了贝叶斯正则化BP神经网络模型,实现了对S-CO2流动摩擦阻力的有效预测。预测值与实验值的相关系数R=0.998 6,超过98%的预测值均在10%的误差范围内,表明该模型拟合精度高,具有较好的泛化能力。     

全球供应链之争:创造成本优势之外的附加值

没有人否认中国服装加工业正面临巨大挑战,从今年前五个月的统计数据来看,中国服装累计出口金额同比增长仅为2.5%,相比于往年的数据,几乎接近零增长的数字确实让人难以接受。而更令人难以接受的是利润的下滑,尤其是中小企业,这也导致了一段时间以来小企业关停的消息不绝于耳。我们无需在原因分析上过多着墨,很显然,劳动力成本上升,...     

十三碳二元酸的发酵条件初探

本文就假丝酵母对石油烷烃进行发酵生成十三碳二元酸进行了研究。当湿菌体含量升至6.0％以上时,在pH7.0、温度30℃和发酵时间120hr的条件下,流加轻油发酵,十三碳二元酸的生成量可达70mg/ml以上。     

基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略

电力企业在数字化转型过程中，打造多渠道服务体系，充分利用“互联网+实体渠道”的方式，可以有效降低企业运营成本，为客户提供更加便捷、高效的服务。在上述背景下，提出了一种基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略，首先构造客户-属性数据矩阵，采用矩阵分解算法对原始客户属性矩阵中的缺失数据进行恢复，利用K-means算法对客户属性进行聚类。然后，利用客户混合类型属性相异性度量，通过基于用户的协同过滤推荐算法，寻找目标客户的K-最近邻矩阵，并制定出差异化的引流策略。最后以10万条缴费工单数据为例，分析了客户属性矩阵填充、不同度量方法与最近邻数目对引流准确率的影响，验证了所提算法的有效性和可行性。     

不同冷冻方式对淡水鱼品质的影响

为了研究不同冷冻方式对淡水鱼品质的影响,以鮰鱼、鲈鱼、鳜鱼为研究对象,采用－30?℃平板、－80?℃冰箱和－80?℃液氮分别对鮰鱼、鲈鱼、鳜鱼进行冷冻处理,考察了不同冷冻方式对鮰鱼、鲈鱼和鳜鱼的解冻损失率、加压失水率、蒸煮损失率、pH值、色泽、韧性、微观组织结构、水分分布等指标。结果表明：经过－30?℃平板冷冻、－80?℃冰箱和－80?℃液氮处理后,同种淡水鱼解冻损失率、加压失水率、蒸煮损失率呈现下降趋势,其韧性呈现增大趋势,pH值无显著性变化,细胞间隙呈现下降趋势;对于同种淡水鱼,－30?℃平板冷冻组的白度最高,－80?℃冰箱和－80?℃液氮组间无显著差异（P＞0.05）;低场核磁共振结果表明,对于同种淡水鱼,相对其他两种冷冻方式,－30?℃平板冷冻处理组样品的不可移动水（T22）含量下降,自由水（T23）含量显著升高（P＜0.05）;对于不同淡水鱼,经同种冷冻方式处理后其相关指标间差异性较小。从冷冻速率和品质考虑,选择－80?℃冰箱和－80?℃液氮处理更有利于保持淡水鱼的品质。     

新型聚乙烯亚胺型HILIC固定相的制备及其色谱性能研究

制备了一种新型聚合物键合硅胶亲水作用色谱(HILIC)固定相,并利用傅里叶红外分析光谱和元素分析对该固定相进行表征,结果表明,聚合物已成功固定于硅胶表面。在亲水作用色谱模式下,利用经典的核苷类化合物对上述固定相的分离性能进行评测,结果表明,所制备的固定相对核苷类样品表现出较好的分离效果,并且其保留行为符合典型的亲水作用色谱的保留特征;另外,流动相的种类和柱温对上述固定相的保留行为存在较大的影响。     

利用剪切波速对饱和砂土地震液化的判别

现行有关抗震规范的液化判别方法大多使用标贯试验方法,最大判别深度不超过20 m,而近些年来的地震灾害调查显示超过20 m的饱和砂土深层液化现象是客观存在的。为此,基于Kayne场地液化数据库和修正的双曲线模型,建立了临界剪切波速液化判别公式,其判别成功率可达到80%以上。以西藏某水利枢纽为例,结合现行规范中的判别方法,对比分析并评价了本文剪切波速液化判别方法的适用性。结果表明:(1)对于埋深20 m以内的饱和砂层,《水力发电工程地质勘察规范》(GB 50287—2016)中规定的标贯判别方法得到的液化判别结果最为安全;(2)《岩土工程勘察规范》(GB 50021—2001)中规定的剪切波速液化临界曲线,对埋深超过20 m的饱和砂层液化判别过于保守,在高地震烈度时可导致极其密实的砂土被判别为液化,但在Ⅶ度时,该法对埋深10 m以内的浅层砂土的液化判别结果偏不安全;(3)对于高地震烈度区或者埋深超过20 m的深层液化判别来说,本文剪切波速方法既能克服《岩土工程勘察规范》(GB 50021—2001)判别方法过于保守的弊端,又能得到相对合理的液化判别结果。当场地缺少标贯数据或者需要对埋深超过20 m的砂土进行液化判别时,本剪切波速判别液化方法具有较强的实用性。     

基于主成分分析和LightGBM的风电场发电功率超短期预测

风力发电场发电功率的超短期预测越精确,越有利于电力系统的稳定运行和优化调度。为提高风电场发电功率超短期预测的准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)和轻量梯度提升树(LightGBM)的风电场发电功率超短期预测方法。该方法首先进行主成分分析,将与风电功率相关程度低的维度剔除,降低数据的冗余性。然后利用LightGBM建模,实现风电场发电功率的超短期预测。实验结果表明,基于LightGBM的风电场发电功率超短期预测效果良好,优于传统机器学习方法在风电场超短期功率预测上的精度。