一种基于粗糙集属性度量的集成分类器

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性。在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子。在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器。通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能。     

自化处理对快速确定GPS 整周模糊度算法的研究

给出了一种快速GPS模糊度分解算法的改进方法。该算法通过白化处理，消除或减弱短时间内GPS载波双差观测量的相关性，提高了卡尔曼滤波器对模糊度估计精度，仿真结果表明：对于短基线情况去相关处理可以在较短的时间内获得较小的估计偏差。     

L波段超宽带微型无人机测控链路性能分析

建立了基于载波的微型无人机超宽带通信链路模型;给出了符合数据传播特性的高斯脉冲波形:在分析测控信道特征及微型无人机模型电磁场远场分布的基础上,给出了超宽带无人机航空信道模型,以及时延Rake接收系统误码率特性.实测数据的仿真结果表明该系统适合低速率微型无人机数据传输.     

喷水推进泵压力脉动特性数值计算及分析

针对喷水推进器装船后不均匀来流对压力脉动特性的影响,以某巡逻艇喷水推进混流泵为研究对象,基于RANS方程和SST湍流模型,通过流体动力学软件CFX稳态计算,进行了巡逻艇航速数值预报,所得计算值与试航值误差为1.8%,从而验证了计算流体动力数值计算的可信性。采用分离涡模拟方法,对敞水泵和装船泵进行了三维非定常数值模拟,计算分析了叶轮进出口、叶轮内部、导叶内部及喷口5个截面和叶轮叶顶间隙处的压力脉动,并对不均匀来流带来的差别进行了研究。结果表明:在敞水泵和船后泵的叶轮出口、导叶内部,水流距叶轮越远,压力脉动影响越小,压力脉动频率取决于叶轮转动频率,压力脉动幅值沿轮毂到轮缘逐渐增大,船后泵压力脉动幅值整体高于敞水泵;对于均匀来流,敞水泵旋转域叶轮室的压力脉动频率主要受导叶的影响,船后泵则受轴频的影响,二者压力脉动幅值在叶顶间隙处均从叶顶沿导边到随边逐渐增大;对于敞水泵,流道出口压力脉动频率主要受叶频控制,对于船后泵,压力脉动频率为轴频。     

LAMP法鉴定家鸡性别的初步研究

为建立一种利用环介导等温扩增（LAMP）技术高效快速鉴定家鸡及早期胚胎性别的反应体系,本研究以W染色体上假基因序列EE 0.6序列为模板,设计LAMP引物,对反应温度、反应时间、Mg2＋浓度、dNTP浓度等条件进行优化.结果表明,在25μL反应体系中,Mg2＋终浓度为6 mmol/L,dNTP终浓度为1.5 mmol/L,63℃反应60 min时为最佳反应体系.在该反应体系下,LAMP成功地鉴定出家鸡性别的雌雄,准确率达到100%.此方法将成为一种快速有效地鉴定家鸡早期胚胎性别的新方法,且可以在生产实践中广泛推广应用.     

划蝽后翅翅面的超疏水性

以生活在水中的昆虫划蝽为研究对象,发现在划蝽的腹部、背部及后翅面存在疏水、超疏水性,水滴在其后翅面的接触角达到159°,滚动角约为8°.结果显示,其腹部、背部及后翅面微纳米级阶层结构的存在是其形成疏水、超疏水性的关键因素,疏水、超疏水性能使其能在水中自由升降、正常呼吸或者当环境不利时飞离水面.用Cassie理论对其超疏水性机理进行了探讨与分析.     

针对城市道路拥堵的优化随机森林预测模型

为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest, YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。     

基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率预测

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模型模态分解)存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立NWP-LSTM和SECEEMD-BP预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古某风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2-Score分别提高了4%和0.6%,MAE分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。     

多频带干扰对超宽带调制技术性能的影响分析

研究了多频带干扰对超宽带调制技术性能的影响。在高斯脉冲波形的条件下,推导得出了超宽带调制技术抗多频带干扰能力指标的数学表达式。在多频带干扰下,分别对超宽带调制技术、直接序列扩频调制技术和跳频调制技术进行了抗干扰性能比较分析和性能仿真。分析和仿真结果表明,在大多数的情况下,超宽带调制技术抗多个频带干扰的能力明显优于直接序列扩频调制技术和跳频调制技术。     

基于DUNCAN-CHANG模型的刚性桩复合地基沉降变形分析

为研究影响刚性桩复合地基沉降的影响因素,对刚性桩复合地基进行室内压缩试验,基于DUNCAN-CHANG模型利用有限元软件对不同桩长、不同桩径、不同褥垫层厚度和不同桩数(相同置换率)等影响刚性桩复合地基沉降的主要影响因素进行数值模拟.结果表明:随着桩长和桩径的增加,刚性桩复合地基沉降减小,控制桩长比控制桩径对刚性桩复合地...