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。     

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。     

一类交叉扩散系统稳态解的存在性和多重性

考虑的是一类带交叉扩散的干旱地区沙漠化生态系统模型,主要研究了当资源项与降水的正反馈系数相等时的边界平衡点附近的空间非齐次稳态解性质,其中通过运用Lyapunov-Schmidt约化方法和隐函数存在定理,得到了空间非齐次稳态解的存在性与多重性,并给出了在参数λ不同的取值范围内空间非齐次稳态解的具体表示式.     

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。     

醇解技术在制备皮革加脂剂方面的研究进展

本文介绍了醇解反应的动力学、影响醇解反应收率的因素以及醇解反应在合成加脂剂方面的应用。     

非稳定井流模型的半解析解

为了提高非稳定渗流计算的计算精度 ,通过数学分析得到了水位传导系数随时间变化时 ,一类非稳定渗流井流模型的半解析解 ,并进行了计算比较     

连续波雷达测距中的解模糊技术

研究连续波雷达测距中的距离模糊问题，分析几种常用解模糊方法的性能，并讨论参差比的选取对测距范围的影响。     

浅谈在多节目码流复用与解复用中PID码的作用

文章简要阐述了PID码在多节目码流的复用与解复用中所起的作用。并运用PID码的原理来解释和解决在实际工作中碰到的PID码问题。