应用有效波长进行奶茶品种鉴别的研究

基于最小二乘支持向量机建模方法,提出应用奶茶在可见/近红外光谱谱区的有效波长进行其品种鉴别的新方法.用225个样本建模,75个样本进行预测.通过对光谱数据进行偏最小二乘法分析,根据载荷图和回归系数图选择鉴别奶茶品种的有效波长（EW）,并建立EW与最小二乘支持向量机（LS SVM）相结合的EW LS SVM模型,同时与应用主成分（PC）和小波变换（WT）建立的PC LS SVM和WT LS SVM模型进行判别准确率的比较.结果表明,应用EW、PC和WT建立的模型对建模样本的判别准确率均为100%,对预测集样本判别准确率分别为98.7%、98.7%和100%,获得了理想的鉴别效果.研究表明,应用可见/近红外光谱谱区的有效波长进行奶茶品种鉴别是可行的,且EW LS SVM模型能获得满意的鉴别精度.     

顾及邻点变形因素的改进PSO-SVM模型大坝变形预测

为实现支持向量机模型(SVM)对大坝变形的精准预测,克服模型容易陷入局部最优的缺点,引入多尺度一维的小波分解函数和柯西分布密度函数优化SVM模型,并考虑邻近监测点之间的互扰性,建立了顾及邻点变形因素的改进粒子群优化支持向量机模型。利用粒子群算法(PSO)更新粒子群的速度和位置,组合标准的柯西分布密度函数优化模型的惯性权重,采用多尺度一维的小波分解函数对样本数据进行误差序列的剔除,选取3-fold交叉验证方法进行最佳参数的求解。对顾及邻近点的改进PSO-SVM模型实例进行对比研究,实例表明,顾及邻近点的改进PSO-SVM模型适用于短期样本的预测,在中长期样本情况下拟合精度不佳。设计了长期样本下的对比研究,结果表明,改进的PSO-SVM模型较SVM模型和PSO-SVM模型拟合效果最佳,验证了改进模型在长期样本下的适应性和有效性。     

近红外光谱结合模式识别方法用于食盐溯源研究

应用近红外光谱分析技术,结合偏最小二乘辨别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种模式识别方法用于5种食盐的品种追溯识别研究.将5种食盐250个样品分别在波长范围400~1 198 nm光谱条件下扫描并获取数据.从得到的每种食盐的光谱数据中随机选取34个样品利用SVM建立模型,用模型对其余16个样本进行预测,用网格寻优的方法选择最优参数,然后进行分类预测,5种食盐的准确识别率分别达到100%、93.8%、87.5%、100%和93.8%.通过PLSDA方法构建模型时采用二阶求导对近红外光谱数据进行预处理,并用留一法交互检验确定PLS模型的隐变量数,该模型对5种食盐的预测准确率分别达到93.75%、100%、100%、100%和100%,结果表明PLS-DA预测效果较SVM稍好.该研究为实现不同品种食盐的鉴定以及成品食盐的品种溯源提供了一种参考方法.     

基于神经网络的VBR视频流量建模及预测

为解决视频流量预测问题,结合神经网络和小波技术建模IP（Internet Protoc01）网络视频流,提出了利用神经网络预测尺度因子的预测算法。对可变比特率的压缩视频流完成小波分解,得出尺度因子。通过对尺度因子的预测和小波重建,完成视频流量预测。尺度因子的归-化特性简化丁神经网络处理过程。对真实VBR（Variable BitRate）视频流的流量预测实验表明,模型对IP网络普遍应用的高压缩比视频流具有良好的预测能力。     

PSO_SVM模型在蒸发预测中的应用

利用支持向量机回归算法（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）建立了用于蒸发预测的PSO_SVM模型,用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测,并与传统的最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测结果进行了对比,结果表明PSO_SVM预测蒸发量的精度要高于LS_SVM,说明该模型可以用于蒸发预测。     

基于果蝇优化的SVM回归模型及其应用研究

为了有效解决支持向量机模型在参数选择上的盲目性,提高该模型的学习性能和泛化能力,提出一种基于果蝇优化的SVM方法。该方法首先运用果蝇优化算法选择全局最优的SVM惩罚因子和核函数参数,建立SVM分类模型,进而将该模型应用于对有机化合物的熔点预测问题中。实验结果表明,基于果蝇优化的SVM模型效率高,实际应用效果好。     

基于改进粒子群优化算法的短期风电功率预测

针对传统支持向量机(SVM)模型在风电功率预测中存在的参数选取问题,提出一种新的预测模型,采用改进的粒子群(MPSO)优化算法寻求SVM的最优参数模型,经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法.算例结果表明,经MPSO优化的SVM模型应用于短期风电功率预测是有效的,使其预测精度有所提高.     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

基于GA-WPT-ELM的6061铝合金表面粗糙度预测

为了提高工件表面粗糙度预测的准确性,针对振动信号特征识别和表面粗糙度预测建模时多个参数难以同步优化和人工经验调优误差较大的问题,提出基于遗传算法（GA）的信号特征识别和表面粗糙度预测的优化算法. 对采集的6061铝合金铣削振动信号进行小波包变换（WPT）和多个特征提取,利用GA优化WPT母小波和特征向量;将信号特征向量和表面粗糙度分别作为极限学习机（ELM）的输入和输出,对预测模型训练的同时,利用GA优化ELM隐含层的神经元个数;对训练好的预测模型进行测试. 实验结果表明,通过GA对振动信号识别和表面粗糙度预测的3类参数同步优化,获得了最佳的信号特征和较高的表面粗糙度预测精度,节省了建模分析计算成本.     

基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测

基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,通过选择合适的小波函数对有效停车泊位时间序列进行多尺度的小波分解与重构,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明:与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5~7倍,且预测稳定性较好。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

基于网络的多媒体CAI系统的研究

本文阐述了实现基于网络的多媒体CAI系统的方法和技术。根据多媒体CAI网络系统设计内容与目标，对各种可行性网络、服务器、教学终端方案进行了分析。从实际需要出发，选择最优方案，设计了一个典型的、具有实用价值的多媒体CAI网络系统，并分析了系统的详细应用。