基于机器学习回归模型的三峡大坝混凝土强度预测

人工神经网络、决策树与支持向量机为目前混凝土强度预测的常用机器学习算法。为实现三峡大坝大体积混凝土原材料筛选以及配比经验的学习与应用，并对大坝维护以及其他水利工程的建设提供指导，本研究基于三峡大坝主体工程混凝土28 d抗压强度数据，构建了原材料性能及配合比与混凝土强度之间的关系，并结合随机森林特征权重排序与统计分析的方法，确定了水泥用量、混凝土温度、水灰比为影响三峡大坝混凝土抗压强度的关键特征参数。探讨了常用机器学习算法对三峡大坝28 d混凝土强度预测效果，依据固定特征参数、通用参数与超参数综合调优后的多种算法的预测结果对比可知，经体系化综合调优的Epsilon支持向量回归(SVR)算法在预测中更优。     

空分设备在线调优初探

本文对空气深冷分离,这样一个非线性多变量系统,采用数理统计、系统辨识和最优化等方法,进行了在线数学模拟和生产调优。在IBM-PC-XT机上建立了生产操作数据库,由此开发了空分设备的数学模型并将其在线化。该模型能较准确地描述和跟踪空分生产过程,实现了对设备的在线数学模拟。在模拟的基础上,应用优化算法求取了最佳工艺参数,并且根据模拟和优化的结果,制定了在线调优方案,最后实现了开环在线调优,调优结果使氧产量得到了提高。     

Java虚拟机垃圾回收算法分析与性能调优

阐述Java垃圾回收的作用.介绍垃圾回收算法的优缺点,基于垃圾回收提出调优方法.最后给出编码建议.     

一种适用于农村电影放映的订购推荐算法研究

根据农村电影放映工作特点,在传统推荐算法基础上通过模型修正和参数调优,提出一种适用于农村电影放映场景下的影片订购推荐算法。使用真实订购交易数据测试验证,本文所提各项优化方案确有实效且推荐效果明显优于传统算法。     

基于CBR的数据同步故障诊断系统

对数据同步过程中操作规范和故障处理作研究,报告数据库故障诊断的现状,提出基于CBR(Case-Based Reasoning)的一种调优算法。该算法具备机器学习能力,兼顾不同语言和表达顺序的影响,解决本领域案例匹配和案例聚类问题,并在此基础上完成原形系统的开发。     

五模块铰接有轨电车调簧算法研究

通过加垫调簧对轮轴重调整以满足偏差要求是列车出厂验收作业中费时费力环节，现在对于调簧位置、加垫量的确定基本靠作业人员经验，尚没有一个高效、准确的算法作为理论支撑。以结构特殊、受力复杂的五模块有轨电车为对象，在考虑车间铰接、一系刚簧和二系空簧刚度作用条件下，首先建立车辆等效模型和力学模型；然后给出调簧算法流程和车辆调簧模型；再把称重试验台实测各轮重值作为调簧模型的输入，利用模拟退火算法、遗传算法对模型进行寻优求解并给出了对应的两种调簧方案；最后对列车进行加垫调簧作业和试验称重测试。结果表明：算法指标ζ_算法从5.52%分别降至1.99%和1.82%,最大轮重偏差率从4.13%分别降至1.93%和1.6%,最大动轴偏差率从3.52%降为1.99%和1.82%,最大拖轴偏差率从1.38%降为0.17%和0.98%。总体来看，利用所求得的调簧方案，均可一次性对列车轮轴重偏差进行调平并满足规范要求，省去了车体和转向架来回拆卸吊装，作业效率和调平精度显著提高，另外利用该方法只需建立相应的联合刚度矩阵，即可简易的推广应用于其余各轨道车辆车型，这为轨道车辆的加垫调簧提供了理论支撑。     

优选黄连最佳纯化工艺研究

目的优[微软用户1]选黄连最佳纯化工艺。方法对影响总生物碱纯化效果的因素进行了系统考察。结果黄连总生物碱的最佳纯化工艺为lO倍量o．5％稀硫酸，用石灰乳调pH9，静置2h，滤过，滤液用盐酸调pH1，加氯化钠使含盐量达10％，静置24h，滤过，沉淀水洗至pH5。结论优选的黄连总生物碱纯化工艺稳定可行。     

高动态范围图像分层阶调映射改进算法

目的针对高动态范围图像分层阶调映射算法中显著边缘处产生的光晕和阶调逆转问题,提出了一种分层阶调映射的改进算法。方法首先通过对图像分层后的基础层图像和细节层图像进行分析,确认导致光晕和阶调逆转的异常信号特征;然后依据其异常信号特征,从细节层图像梯度的角度予以识别、修正,再在修正梯度的基础上,建立对应图像的正规化方程;最后利用共轭梯度算法求解正规化方程。结果抑制了细节层图像的异常信号,去除了映射结果图像中的光晕和阶调逆转。结论该算法不仅可以有效地抑制原分层映射算法中的光晕和阶调逆转现象,还可保有与原分层映射算法同等的细节再现能力。     

土钉支护在福州地区深基坑支护中的应用

本文结合某工程实例的设计，施工，监测资料探讨了相支护在福州软地区深基坑支护应用中有关土钉设计内力的确定，采用条分法和优化设计理论的复形调优法分析土体的整体稳定及方面的一些经验总结。     

MIVM参数的算法研究

采用MIVM模型预测合金溶液中组元的活度时,遇到了瓶颈参数B12、B21求解处理问题,为此,对无限稀偏摩尔混合焓实验数据已知状况不同的两类溶液分别提出了"遍历优算法"和"多目标加权和优算法"两种算法,并给出了算法的实现方案。采用Bi-InI、n-Sn、Fe-Si合金溶液验算"遍历优算法",求算了溶液两参数B12、B21的优化解,计算出的平均相对误差、偏差分别为0.27%、182.4227J.mol-1;采用Au-Zn、Au-Sn、Mn-Ni合金溶液验算"多目标加权和优算法",求算了对应溶液两参数B12、B21的优化解,相应的平均相对误差、偏差分别为10.82%、1063.8667J.mol-1。在进一步的合金溶液组元活度预测中,组元活度的预测值与试验值吻合较好。结果表明,采用"遍历优算法"、"多目标加权和优算法"能有效地解决MIVM模型中参数B12、B21求解问题,两算法体系是有效可行的。     

变频空调压缩机频率控制算法的设计与研究

应用常见的几种模糊控制算法对变频压缩机进行控制研究，并使用理想房间温度模型进行仿真。在此基础上，提出了一种带自调整函数的模糊控制算法，仿真和对比实验结果证明，系统响应快、超调小，进一步改善了变频空调的控制品质。     

基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩研究

由于处理位数的限制,导致在常规设备上显示HDR图像必须对其进行阶调压缩。将图像局部环境亮度因子应用到了HDR图像阶调压缩中,提出了基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩的具体算法流程,并采用动态范围独立的图像评价模型,对新算法性能进行了视觉定量评价。评价结果证明,新算法的压缩效果较为明显,也有效地降低了算法的复杂性。     

Photoshop CS3中HDR图像的阶调映射算法的评价研究

在对传统阶调映射算法分类研究的基础上,运用配对比较法,系统比较了Photoshop CS3中的4种高动态范围图像的阶调映射算法的映射效果,通过统计软件分析,结果证明曝光度与灰度系数法获得的图像阶调映射效果最佳。     

《新材料产业》参加“863新材料领域下地方、进企业”主题活动

为了进一步应对国际金融危机给新材料产业带来的冲击，加快区域自主创新和调高调优产业结构，帮助企业寻找新机遇新市场，3月17日，科技部组织首批20多位新材料领域专家来到江苏省宜兴市，分成4个科技小分队深入企业进行实地考察与指导。     

用于求解结构动力响应的不协调时间有限元法

提出了一组用于求解结构动力响应的基于不协调时间有限元方法的算法公式，该组算法公式对位移、速度采用等阶插值并允许它们在时间离散点上不连续。证明了算法的强稳定特性，并从对该组算法公式的有限差分分析可知它们无条件稳定、有较高精度并且有好的耗散和超调特性，同时给出了与Ｎｅｗｍａｒｋ的梯形法则，ＨＨＴ－α，Ｈｏｕｂｏｌｔ，Ｐａｒｋ等方法的比较。最后给出了应用该算法的数值计算     

数据库调优原理及方法

数据库系统作为现在商业应用中极为广泛的一种应用,其建立和使用过程中是否将有限的资源最优的利用,关系到用户的满意程度和企业的成本控制。数据库调优可以使数据库应用运行得更快,有更高得吞吐量和更短的响应时间。介绍数据库优化的原理,接着讨论几种数据库调优的方法。     

参数自寻优模糊控制器在中央空调温度控制系统中的应用

在中央空调温度控制系统中设计应用了一种参数自寻优模糊控制器。针对中央空调温度控制系统被控对象非线性、大滞后和时变等特点，该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α和比例因子Ku的在线调整优化算法。运行结果表明，这种算法增强了系统的鲁棒性，在不同工作条件下，系统保持了良好的控制品质。     

基于SVM的南极望远镜驱动非预期故障诊断方法

针对南极望远镜驱动系统的非预期故障检测存在先验信息不足、故障特征难确定和故障样本少等问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的非预期故障检测方法。以南极望远镜驱动系统为实验平台故障植入,采集的数据中心化和标准化预处理。基于KNN(K-nearest neighbor)、K-means、BP(back propagation)神经网络和SVM算法建立4种非预期故障检测分类器,将各个算法参数调优,再根据数据特征预测分类。实验结果表明：在相同的实验条件下,基于SVM算法的非预期故障检测分类器性能优于其他3种分类器性能。将该类方法应用于半实物仿真平台,验证该算法可行、有效。     

边坡安全监测GPS-RTK信号的降噪算法研究

全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(principal component analysis, PCA)分别可以有效去除多路径误差和共模误差,提出WT-PCA算法去除信号误差。首先设置仿真信号,通过参数调优进一步提高单一算法的降噪效果。其次提出组合算法WT-PCA改进单一算法的缺陷,并与其他组合算法进行对比分析。最后,对十天高速路基边坡的GPS-RTK监测数据进行实例分析。结果表明,WT-PCA算法的信噪比和均方根误差较于WT-VMD优于66%和50%左右,算法可以有效地消除GPS-RTK信号的多路径误差和共模误差影响。提高边坡位移监测信号处理精度,进一步评估边坡结构形变及安全状态。     

加网参数和类型不确定的小波变换逆半调研究

针对不同加网类型和参数的彩色印刷图像,提出了一种基于加网参数和类型不确定的小波变换逆半调算法。首先在RGB颜色空间中分离了颜色通道,选择了B样条小波作为小波变换基函数;然后对图像实施了二层小波分解,利用小波阈值去噪策略,去除了半色调网点噪声;最后对图像进行了小波重构,得到了逆半调图像。实验结果表明,该逆半调算法适用于调频加网和调幅加网图像,同时逆半调图像具有很好的视觉效果。