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高分子材料配方均匀设计系统 总被引:5,自引:0,他引:5
结合实验均匀设计和逐步回归优化方法,设计了更为科学的高分子材料配方设计系统,可更准确地预测产品的性能,简化实验程序,提高实验效率。该系统特别适用于多因素多水平多指标实验,在配方变量的变化范围内,利用回归方程建立单一组分与性能间的关系,并可用于预测某一配方的性能指数,利用计算机程序在设定优化条件后可得到相应的优化配方及其性能指标。 相似文献
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针对尼龙余交载重轮胎使用过程中出现的早期损坏,分析了其使用因素和设计因素,从配方设计、结构设计等方面提出了相应的解决方法。同时认为加强工艺控制与结构、配方设计对轮胎性能的影响同等重要。 相似文献
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武周虎 《水利水电科技进展》2017,37(6):1-8
在等强度点源离岸排放条件下,从简化二维移流扩散方程的解析解出发,探讨了考虑两岸反射作用的中宽河流污染混合区的计算方法。给出了污染混合区边界形状曲线与量纲一方程的形式;采用迭代计算和试算比较法,给出了靠岸与离岸两种类型混合区各几何特征参数(坐标)、面积及面积系数与相对离岸距离的关系曲线,提出了以相对离岸距离a'作为判据的排放类型分区条件。给出了河流岸边、离岸与中心排放的分类判别准则:(1)当0≤a'≤a'1时,简化为岸边(近岸)排放类型;(2)当a'1a'a'2时,称为离岸排放类型;(3)当a'2≤a'≤0.5时,简化为中心排放类型,并给出了岸边排放类型与离岸排放类型的临界相对离岸距离a'1和中心排放类型与离岸排放类型的临界相对离岸距离a'2的表达式。通过回归分析,给出了中宽河流离岸排放类型混合区主要特征参数的实用计算公式,可作为中宽河流污染混合区范围计算和排污口位置优化设计的依据。 相似文献
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Case-based reasoning (CBR) is one of the main forecasting methods in business forecasting, which performs well in prediction and holds the ability of giving explanations for the results. In business failure prediction (BFP), the number of failed enterprises is relatively small, compared with the number of non-failed ones. However, the loss is huge when an enterprise fails. Therefore, it is necessary to develop methods (trained on imbalanced samples) which forecast well for this small proportion of failed enterprises and performs accurately on total accuracy meanwhile. Commonly used methods constructed on the assumption of balanced samples do not perform well in predicting minority samples on imbalanced samples consisting of the minority/failed enterprises and the majority/non-failed ones. This article develops a new method called clustering-based CBR (CBCBR), which integrates clustering analysis, an unsupervised process, with CBR, a supervised process, to enhance the efficiency of retrieving information from both minority and majority in CBR. In CBCBR, various case classes are firstly generated through hierarchical clustering inside stored experienced cases, and class centres are calculated out by integrating cases information in the same clustered class. When predicting the label of a target case, its nearest clustered case class is firstly retrieved by ranking similarities between the target case and each clustered case class centre. Then, nearest neighbours of the target case in the determined clustered case class are retrieved. Finally, labels of the nearest experienced cases are used in prediction. In the empirical experiment with two imbalanced samples from China, the performance of CBCBR was compared with the classical CBR, a support vector machine, a logistic regression and a multi-variant discriminate analysis. The results show that compared with the other four methods, CBCBR performed significantly better in terms of sensitivity for identifying the minority samples and generated high total accuracy meanwhile. The proposed approach makes CBR useful in imbalanced forecasting. 相似文献
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背景值是影响灰色理论建模精度的重要因素之一。根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建动态序列模型;基于积分几何意义的视角,利用函数逼近的思想,结合复化梯形公式,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。算例结果表明,利用优化的背景值计算公式所建立的GM(1,1)模型在预测精度上有显著的提高。 相似文献