高维数据集离群子空间特性研究

探讨对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法。以粗糙集理论的属性约简技术为基础,定义了属性离群贡献度等概念对高维数据集离群特性进行了量化描述,提出了离群划分与离群约简思想以及离群数据关键属性域子空间分析方法,给出了一种离群约简算法并分析了算法复杂性。实验表明,这种方法可以有效地揭示离群数据产生来源,有助于对整体数据集的更全面理解,且提出的算法对于问题规模具有较好的适应性。     

基于自适应更新策略的蚁群算法在TSP上的应用

针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法（Adaptive Update-Ant Colony System,AU-ACS）,有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。     

广州市海洋经济与国民经济关联及贡献度分析

海洋经济已经成为国民经济重要增长点,准确衡量海洋经济对地区国民经济增长的贡献度为海洋经济的政策制定,从而推动地区经济可持续发展提供智力支持。本文运用灰色关联度、相关系数法以及弹性理论等方法分析了广州市海洋经济与海洋产业对地区国民经济增长的影响。     

深部煤体注水过程中渗流通道演化特征

在煤炭开采中,煤层注水可有效防突降尘和防治冲击地压。为了研究深部煤样注水过程中孔隙结构和渗流通道的演化过程,以平煤十二矿己15-31030工作面的深部煤体为研究对象,通过低场核磁共振成像设备在线测试了3个原煤试样在不同注水压力下的T2谱和含水量分布情况。通过对不同注水压力下的T2谱进行分析,获得了煤样注水过程中的孔径分布和孔隙结构的演化过程。通过核磁共振成像技术,初步实现了煤样注水过程中孔隙结构和渗流通道演化的可视化,可更直观地观测煤样注水过程中的动态演化过程,更深入地理解不同煤样T2谱演化过程异同的内在原因。进一步提出了一种根据T2谱进行不同孔径的孔的渗透率贡献度计算方法,定量分析了煤样注水过程中不同孔径的孔对水渗过程的贡献度。并对T2谱进行了孔裂隙的分形维数计算,定量分析煤样孔裂隙的渗流空间含量和异质性。研究发现:平煤十二矿深部煤样注水过程中T2谱表现出三峰特点,中孔、大孔和微裂隙的含量与连通性都大于微孔和小孔,注水过程中渗流通道主要由连通性较好的中孔、大孔和微裂隙构建。煤样注水过程中大孔和微裂隙贡献了99%以上的渗透率;微孔、小孔和连通性较差的孔主要参与储水而不参与运水。注水过程...     

电磁炉噪声成分分析及贡献度计算

电磁炉在工作过程中会产生较大噪声。本文对电磁炉噪声进行测试,对噪声时域测试数据进行处理和对比,分析不同水位和不同工况下时域噪声信号的变化特点;对时域数据进行频谱变换,分析噪声频谱结构,识别噪声成分。电磁炉悬空加热噪声的频谱分析进一步证实电磁噪声的特点。将不同时间点的噪声频谱进行对比,分析水沸腾在不同时间段引起的噪声变化;通过声功率占比的计算求得各类噪声的贡献度。论文研究成果可为电磁炉噪声控制提供依据。     

车身结构阻尼材料减振降噪优化设计

本文针对某一乘用车车身结构振动引起的声辐射,建立了车身结构、声学空腔以及声固耦合有限元模型,分析了该乘用车车身的声固耦合特性。通过对车身各板件的贡献度分析,确定了对车内噪声贡献度最大的壁板。针对该壁板的阻尼减振降噪优化设计,建立了拓扑优化模型,采用渐进优化算法（ESO）,计算了阻尼材料的优化布局。研究结果表明：阻尼材料的优化布局使阻尼材料的使用率大大提高,50%的阻尼材料用量能基本达到全覆盖阻尼材料壁板的降噪效果,阻尼结构优化设计对车内噪声控制具有一定的理论指导意义。     

制造车间瓶颈漂移因素贡献度的数字化描述方法

针对不确定性环境下制造车间生产物流瓶颈漂移现象,研究各种瓶颈漂移因素贡献度的数字化描述方法,以揭示瓶颈漂移现象和瓶颈漂移因素之间的内在联系。首先,在瓶颈、瓶颈漂移和瓶颈漂移因素概念的基础上,按照因素的影响方式,将瓶颈漂移因素分为能力因素、需求因素和能力———需求综合因素,以为瓶颈漂移因素贡献度的研究提供方向;以生产能力、生产负荷、质量保证能力和生产成本为参数,构建综合贡献因子数学模型,以实现瓶颈漂移因素对瓶颈漂移现象贡献度的定量描述,进而为生产过程控制策略的制定提供理论依据。最后,通过实例验证了该理论的有效性和正确性。     

综合颜色和形状特征聚类的图像检索

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先对HSV模型非均匀量化,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后基于改进的Hu不变矩提取图像的全局形状特征;最后,综合颜色和形状特征对图像基于贡献度聚类并建立特征索引库。利用上述方法在Corel图像库中进行图像检索。实验结果表明,与改进的K-means算法的图像检索算法相比,提出算法的查准率和查全率均有较大提高。     

立式加工中心关键部件误差辨识分析

为提高立式加工中心的加工精度,建立机床综合误差模型,对关键部件误差进行辨识分析。以齐次坐标变换为基础,对立式加工中心VMC850B进行综合误差建模,分析机床空间位置误差的形成;基于全局敏感性分析判定法,结合综合误差模型,建立辨识机床关键部件误差辨识方法;最后,结合关键误差识别理论和实际测量的机床VMC850B的空间位置误差,对整机空间位置误差进行贡献度分析,量化VMC850B机床部件误差对于机床空间位置误差的影响。通过基于敏感性的立式加工中心关键部件误差识别分析,为立式加工中心设计制造生产相关的关键部件精度控制提供思路。     

面向对地打击武器-目标分配问题的遗传算法变量取值控制技术

对地打击目标与武器类型复杂多样,其武器-目标分配问题难度较大,研究不足,而合理的武器-目标分配方案,可优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。为此,构建相应数学模型,并针对采用遗传算法进行解算时收敛速度慢,甚至无法得出可行解等问题,设计了一种变量取值控制方法。该方法通过约束和控制初始种群个体中变量的取值范围来缩小搜索空间,提高搜索效率;通过改进变异策略扩大变量取值范围,确保解的质量。仿真结果表明,改进的遗传算法能有效地解决大规模对地打击武器-目标分配问题,且性能较优。