基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

VLCC船首外飘结构冲击及砰击强度

现有CSR规范仅考虑了冲击压力对VLCC船首外飘结构的影响而忽略了砰击压力的影响,使得具有较大船首外飘结构的VLCC常由于遭遇较大波浪载荷而受损.本文借鉴CSR规范载荷体系提出两种冲击压力的假设,并结合实船案例数据,采用有限元法对受损结构进行逆向工程计算,采用最小二乘法分析实验数据以寻求最优解.最后,根据最佳方案对损坏结构提出修改方案并验证.本文的研究结果可为超大型油船的结构设计提供思路.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

钢瓶供给氢气和空气的气相色谱法测定室内环境中的苯和TVOC

室内挥发性有机化合物(VOC)中的苯是强致癌、致残、致畸性的有毒污染物。为保证人体健康,住建部对室内环境中的苯和TVOC有严格的标准限量。采用热解析直接进样的气相色谱法分别测定,但两个测定苯的方法结果可比性差。按"规范"的定义,采用Tenax-TA管采样,250℃下热解析、优化色谱仪的测定条件,建立了测定苯和TVOC的气相色谱法。新方法操作简便,费用低,结果重现性好,更合理准确。     

(3+1)维Korteweg-de Vries (KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解

基于Hirota双线性形式，一个新的（3+1）维Korteweg-de Vries（KdV）方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图，更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

Constrained voting extreme learning machine and its application

Extreme learning machine(ELM)has been proved to be an effective pattern classification and regression learning mechanism by researchers.However,its good performance is based on a large number of hidden layer nodes.With the increase of the nodes in the hidden layers,the computation cost is greatly increased.In this paper,we propose a novel algorithm,named constrained voting extreme learning machine(CV-ELM).Compared with the traditional ELM,the CV-ELM determines the input weight and bias based on the differences of between-class samples.At the same time,to improve the accuracy of the proposed method,the voting selection is introduced.The proposed method is evaluated on public benchmark datasets.The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the original ELM algorithm.Further,we apply the CV-ELM to the classification of superheat degree(SD)state in the aluminum electrolysis industry,and the recognition accuracy rate reaches87.4%,and the experimental results demonstrate that the proposed method is more robust than the existing state-of-the-art identification methods.