建立大学生健康膳食与EIM指导系统关联性研究

大学生在校期间因受到诸多因素的影响,菜品的质量、不健康的膳食习惯将会在很大程度上影响他们在校期间的身体发育,对健康产生不同程度的影响,甚至造成慢性病的不良后果。本课题组对大学生不良饮食习惯进行了调查,针对可能引起的慢性病制定了对应的运动处方,以帮助大学生通过相关的运动和养成健康的膳食习惯,树立健康的膳食观念。     

郑州市污水处理厂投融资方案灰色关联分析

投融资方案的选择是城市污水处理回用工程建设的重要问题,投融资方案的编制与前期准备时间、项目完工时间、项目运行成本、项目运行效果等多种指标相关.应用灰色关联分析法对投融资评价指标进行了分析,建立了评价指标集,并提出了定性和定量评价计算方法.在对评价指标集分析研究的基础上建立了模糊优选模型.实例应用分析表明,该模型在确定投融资方案中具有重要的应用价值,为编制城市污水处理回用工程建设总决策方案提供了理论和技术支持.     

基于形式概念分析与统计理论的本体构建模型*

为了解决目前本体建立技术严重依赖领域专家的参与、不够客观的现状,提出将形式概念分析与统计理论相结合的本体构建模型。通过利用统计算法对术语在文件中出现概率进行统计,根据设定的阈值对术语进行抽取,同时对术语出现的文件进行记录,进而将以上所得的知识组织成具有层次关系的概念格,最后将概念格映射为领域本体。实践证明,利用该模型建立的领域本体具有较好的客观性,同时能极大提高本体搜索的效率。     

南昌市区二氧化硫污染影响因素分析

通过对南昌区地面风、污染系数、污染源、SO2浓度和各气象因素的关联性及相关性等进行分析，可以得知南昌市东北方向的污染系数大，工业布局不合理对市区的污染影响很大。主导风向及其风速、气压、降水量和2时稳定度是影响南昌市空气SO2浓度的重要因素。各测点SO2浓度与气压、降水量、清晨2时稳定度等的关联度大，但不是简单的线性相关系数。     

基于信息论及逼近群体理想解的多属性群决策方法

采用信息论的方法对多属性群决策问题进行分析,研究了属性的时效性权重和关联性权重;然后针对逼近群体理想解方法的特点,运用属性的时效性权重、关联性权重,方案的关联性权重及决策者权重对多属性决策矩阵进行加权处理,进而利用逼近群体理想解的方法计算决策群体对各备选方案的评价值并对方案进行排序;最后用购买房屋实例证明该方法的有效性。该方法将信息论的思想引入到群决策,考虑了决策时所获取信息的延时损失及其与决策任务的关联性。     

基于环境因素关联性的建筑设计构思与分析

建筑设计过程中众多相关因素对建筑的制约既与自然环境有关．又与社会环境有关,它受到多种因素（诸如社会．经济、环境、行为等）的影响。环境因素的介入与影响将有对应的环境效应产生,而建筑形态系统作为介质．为这种环境到效应的关联提供了发生的契机与途径。基于自然环境要素的关联性设计框架将影响建筑环境品质的因素归纳为独立性因素关联性因素以及控制性因素．以环境品质为目标．构建外部自然环境条件的输入以及建筑系统要素对这种输入相关联的设计框架。关联性设计框架构成包括了相关建筑系统要素与自然环境要素．以及相应建筑环境效应的品质要求．为自然环境关联的建筑设计提供了设计分析与判断选择的工具。     

钢筋混凝土构件耐久性灰色评估方法研究

钢筋混凝土构件耐久性影响因素主要有环境介质、混凝土本身质量的好坏、保护层厚度、碳化深度、钢筋锈蚀率及强度衰减率等,综合考虑这些因素建立钢筋混凝土构件耐久性影响因素指标序列,采用灰色系统理论中灰色相对关联度的概念研究钢筋混凝土构件耐久性定性评判的原理及方法,并以实例验证。     

煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响.首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素.然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测.结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性.     

灰色关联分析法在平六矿通风系统方案（近期）优化中的应用

应用灰色系统理论中的灰色关联分析法 ,对平顶山煤业集团六矿 (平六矿 )近期通风系统若干改造方案进行了优化选择 ,最终得到了最优化的通风方案 ,即 :戊二采区的部分供风由丁二风井担负 ,同时其风机叶片安装角度提高到 + 5° .该研究结果不仅指导了生产实际 ,同时也为今后的方案优化工作以及多目标决策问题提供了一种新的思路和科学的理论依据     

基于文档相关度计算的网页预测模型

基于网络日志挖掘的网页预测系统可以有效地分析用户未来的网络访问请求,从而达到智能推荐、改善网络性能等目的。针对目前的预测模型缺乏有效的语义处理的问题,将词语语义信息和统计语言模型相结合,提出一种基于文档相关度计算的网页统计预测模型。通过词频信息和知网(HowNet)中词的概念计算模型计算网页文档间的主题相关度,再将该语义信息与统计模型计算的条件概率值相结合,以此作为预测的依据。实验表明,该技术使预测模型的性能获得了较大的提高。