基于结构方程模型的征地对移民福利影响分析

为了解工程征地对农村移民福利的影响,采用结构方程模型,对南水北调丹江口水库移民进行了实证分析,结果表明:搬迁前后土地面积变化、土地质量变化尤其是补偿标准高低这3方面的征地状况对水库移民福利具有比较显著的影响,其中前者为负向影响,后两者为正向影响;水库移民福利与发展机遇、经济收支、社会适应、居住条件、社会保障的关系显著。因此,水库移民安置应合理提高征地补偿标准,大力实施精准帮持改善移民的发展机遇与经济收支等状况,以确保移民福利改进与获得感增强。     

不确定视角下改进TOPSIS法的工程评标模型研究

评标质量决定中标者与招标项目的契合程度,但受经验知识和主观判断等影响,定性指标的量化过程易带有主观模糊性,从而影响结果准确度。为减少模糊因素对评标结果的负作用,引入Z-number模糊数识别定性指标的不确定性,依据熵值原理客观确定评标指标及评标专家权重,TOPSIS法集成指标值,构建基于Z-number理论的改进TOPSIS法评标模型。结果表明,提议方法不仅能明晰度量定性指标值本身的模糊程度,还实现了指标值不确定性的针对化削减。同时,在有效避免主观赋权带来的不确定性基础上,该方法也克服了指标间的不可公度性。通过示例分析与敏感性分析验证了模型的实效性与稳定性。     

堆场疏浚泥颗粒分选特性初步量化方法

为了准确评估堆场存储能力和合理选择疏浚泥处理工艺,以泥沙运动学为理论基础,将疏浚泥颗粒分为d0.005 mm、0.005 mm≤d≤0.01 mm和d0.01 mm 3个粒组,分析了各粒组相对含量的沿程变化规律,明确了堆场疏浚泥分选的主要原因是d0.01 mm粒组与0.005 mm≤d≤0.01 mm粒组的相对运动;以分选系数量化堆场疏浚泥分选的显著程度,以偏离系数量化原泥颗粒组成对堆场疏浚泥分选的影响,分析了分选系数、偏离系数分布与堆场疏浚泥土性分布的关系,提出了堆场疏浚泥分选特性的初步量化方法。研究结果表明:随着离吹填口距离的增大,分选系数沿程减小,呈幂函数分布,堆场疏浚泥分选性沿程减弱,吹填口附近分选系数最大,颗粒分选显著,粒度差异大,退水口附近分选系数趋近于零,分选不明显,颗粒分布均匀;偏离系数沿程先减小后增大,呈勺形分布,反映堆场前、后段疏浚泥土性与原泥相差较大,而堆场中段疏浚泥土性与原泥接近;分选系数、偏离系数的沿程分布与堆场疏浚泥土性分区具有良好的相关性。     

采用改进的温梯法生长氟化钙晶体

对现有的晶体生长温梯法进行改进,将炉内温场分为坩埚底部温度高于坩埚顶部温度的化料区和坩埚底部温度低于坩埚顶部温度的温梯生长区两部分.通过对坩埚相对于温场位置的控制,获得适宜进行熔体均一化和晶体生长条件.生长了尺寸为φ135 mm×150 mm氟化钙(CaF2)晶体,生长的CaF2晶体质量较好,位错密度＜330/mm2,从190 nm到9000 nm透过良好,紫外200 nm处和红外9 μm处透过率可达80%以上.     

一种克服sEMG人机交互中肌肉疲劳的SVM算法

在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。     

基于 IFPUG功能点分析方法改进特征值因子的应用研究*

论文阐述了功能点分析方法的计算步骤,并采用IFPUG分析方法对一个接近完成的软件开发项目进行了评估,并结合国内标准提出了改进后的系统特征值评估模型,用六个特性的参数来确定一个系统特征值,以此取代IFPUG功能点分析方法中的调整因子。结果表明：改进后的功能点分析方法在对所开发的软件项目的度量上具有更高的精确度,更接近项目开发的实际。     

CAN时分信息和优先级晋升实时调度策略

基于事件触发和静态优先级的CAN网络在网络负载较大时,通信的实时性难以保证.为此研究了时分信息和优先级晋升信息实时调度策略,并给出了相关策略在应用中的改进和算法实现.     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于改进的BASS模型的服装产品生命周期研究

为提高服装的销售预测准确度,通过产品的生命周期曲线模型,使得服装销售预测的定性分析与定量预测有机地结合在一起。针对目前服装产品生命周期曲线模型的局限性,引入改进的BASS模型,对服装产品生命周期进行研究。通过销售实例探讨改进的BASS模型用于描述服装生命周期的可行性,建立了以改进的BASS模型为基础的服装产品生命周期模型,并利用该模型对服装销售量做预测,取得了比其他模型更高的精度。     

一种适用于地衣总DNA提取的改进方法

目的：针对地衣初生、次生代谢产物丰富的特点,提出了一种适于地衣总DNA的提取方法。方法：应用改良的CTAB法,对3种常见地衣进行了总DNA提取,经过琼脂糖电泳、紫外吸收分析DNA质量。结果：3个样本DNA的A260/A280值均在1.8～2.0之间,琼脂糖电泳图像清晰。结论：改良的CTAB法简便、省时、价廉,适合于地衣总DNA的提取,获得的DNA含量高,纯度好。