基于数据挖掘技术与支持向量机的目标识别研究

提出了基于数据挖掘技术及基于支持向量机的两种水中目标识别方法,分别藉助目标噪声特征量提取和模式识别算法以及支持向量及二次规划算法,对比性地研究了不同工况下三类目标的分类识别效果。其方法和结果对水中目标识别有较好的参考价值。     

教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。     

基于信息挖掘技术的大学生微博行为研究

本文将信息挖掘技术应用于大学生微博分析,以江南大学在校生为研究对象,通过收集学生的微博数据,对微博内容和行为进行分析,力求以真实的微博数据为依据,客观地反映当前大学生微博的使用现状,并探究不同群体大学生的微博行为差异。     

应急救援挖装中队抢险措施制定及运用

随着武警水电部队职能的转变,应急抢险救援成为部队建设的重要内容。以挖装中队为例,分析了应急救援任务的现状及困难,介绍了抢险战法运用的原则,包括人员装备适用,任务合理分配,后勤保障充分等。在此基础上从科技创新、常态研练、资源利用等各方面论述了应急救援措施的制定及运用的策略。相关经验可供其他部门应急抢险工作借鉴。     

AMOLED除泡工艺中智能搬送及分拣系统的设计与实现

针对AMOLED除泡工艺中传统的搬送模型,为了实现搬送过程的智能化,并完成对产品的自动分拣,基于搭载混合视觉技术的机器人,通过优化视觉算法,利用三菱PLC进行逻辑控制,实现了产品的精准识别、判定及取放.使用结果表明:该系统稳定可靠,实现了对AMOLED产品的智能搬送及分拣,优化了产线结构,且极具实用性.     

非侵入式低压配电网短路事故检测及定位方法

非侵入测量技术是新一代高级量测核心技术,最大的优点是无需侵入用户内部施工和进行复杂通信。将非侵入测量技术应用于短路事故统计和定位,首先,基于短路试验和理论建模,提出了断路器保护动作下低压配电网短路事故的发生判据及其整定流程;接着提出了非侵入架构下短路事故的定位算法,具体包括：配电层次初步定位方法、基于功率跌落的回路初步定位方法及复用分项计量电表的精确定位方法。算法实验期间,非侵入短路事故检测样机共定位4起单相短路事故,有效提高了用户的安全用电水平,同时大幅降低了用电安全监测系统的建设费用。     

新型城镇化进程中江西省服务业发展的问题与对策

正1、引言国际经验表明,城镇化与服务业存在很大的相关性。一方面,城镇化促进服务业的发展。主要表现在:城镇化过程中产业体系进一步完善直接促进生产性服务业和生活型服务业同步发展;我国"立体网络型"的城镇化吸纳了大量的农村剩余劳动力;城镇聚集了大量的人口、企业、消费者为服务业发展提供了相对完善齐全的软硬件设施。另一方面,服务业发展对城镇化发展也有     

数据挖掘技术在目标识别中的应用研究

提出了基于数据挖掘技术的水中目标识别方法。藉助提取目标噪声特征量及模式识别算法，研究了三类目标的特征量提取与选择，实现了相同工作情况下的目标聚类分析。最终取得识别效果是比较满意的。     

基于单神经元自适应PID的水分定量内模解耦控制

针对抄纸过程水分定量系统所具有的时变性、非线性和纯滞后的特征,提出了基于单神经元自适应PID的预估控制方法,对水分定量进行了解耦控制,有效克服了其在造纸过程控制中对控制系统稳定性及纸张性能指标的不利影响.仿真结果表明,采用本研究的给出方法构成的内模解耦控制系统有很好的解耦能力及较好的快速性与抗干扰能力.