基于灰色决策的高校毕业生学位的评定预测

在定性分析的基础上,选取影响毕业生学位评定的5个指标:学习成绩、实习成绩、论文成绩、英语四级、计算机等级,运用灰色关联度分析建立学位评定的预测模型.结果表明,该模型在高校毕业生学位评定预测中的应用是可行、有效的.     

聚丙烯纤维和机制砂中石粉对水泥砂浆抗裂性能的影响

通过试验研究了聚丙烯纤维掺量和长度、机制砂中石粉等量替代水泥比对水泥砂浆抗裂性能的影响,考虑了长度8mm的聚丙烯纤维在0.4—1.2kg/m3范围内的6个掺量、长度19mm的聚丙烯纤维在0.8—1.2kg/m3范围内的3个掺量以及在2.5%—15%范围内的5个石粉等量替代水泥比,采用现行标准试验方法测定了15种新拌水泥砂浆的稠度和分层度以及30个水泥砂浆试件的裂缝宽度和长度,采用开裂指数和抗裂性能比评价水泥砂浆的抗裂性能.结果表明:新拌砂浆均具有良好的工作性能,稠度和分层度均在合理范围内;适当掺量的聚丙烯纤维或采用适量的石粉等量替代水泥,均可有效改善水泥砂浆的抗裂性能,短纤维比长纤维具有更好的改善效果;在一定范围内,随着聚丙烯纤维掺量或石粉等量替代水泥比的增加,水泥砂浆的抗裂性能比增大而开裂指数降低;当聚丙烯纤维掺量为1.0kg/m3或石粉等量替代水泥比为10%时,水泥砂浆的抗裂性能最佳.     

内蒙古西部超低能耗草原民居多能互补供暖系统集成配制

内蒙古西部草原民居冬季取暖以传统火炕和土暖气为主,由于供暖效果较差,无法满足居民热舒适需求。为改善供暖效果,充分利用太阳能、风能等可再生能源,通过实地调研,统计得出内蒙古西部典型草原民居最冷月室内外温度,利用数值模拟方法建立太阳能、风能等多能互补的内蒙古西部草原民居供热模型,并进行模拟验证。结果表明:多能互补供暖方式下客厅和主次卧的最冷月日平均温度均值分别提高7. 0℃、6. 2℃和7. 5℃,室内温度和热稳定性显著提高,热舒适性较好。研究结果为草原民居设计建造中充分利用太阳能、风能资源,构建多能互补供暖方式,提高室内温度和热舒适性提供了理论依据。     

基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择

借鉴邻域粗糙集处理连续型数据的优势,为解决传统谱聚类算法需要人工选取参数的问题,提出基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择算法。首先,定义各对象在属性下的标准差集合与自适应邻域集,给出自适应邻域熵、平均邻域熵、联合熵、邻域条件熵、邻域互信息等不确定性度量,利用自适应邻域互信息对特征与标签的相关性进行排序。然后,结合共享近邻自适应谱聚类算法,将相关性强的特征聚到同一特征簇内,使不同特征簇内的特征强相异。最后,使用最小冗余最大相关技术设计特征选择算法。在10个数据集上选择特征个数与分类精度的实验结果,验证了所提算法的有效性。     

基于相关分析-BP神经网络的股价预测

神经网络的最大优点在于对复杂的系统不需要清楚的知道其内部机理，只要确定其输入输出变量；就可以构造一个网络模型来模拟这个系统．基于此，本文提出采用相关分析技术对输入变量做预处理，优选输入变量．分别建立未经预处理的网络预测模型和本文提出的模型，通过实验对比，本文模型具有更高的预测准确度．     

蓝田冶炼厂周边农田土壤重金属含量及形态分析

通过实地采样调查和室内样品分析,研究了陕西西安蓝田冶炼厂周边农田土壤重金属含量和形态分布特征,并运用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法对该区重金属污染水平进行了评价.结果表明:水平方向上,距冶炼厂100 m处的表层土壤中Pb、Zn、Cu、Cd四种重金属的含量最高,分别达1 341.693、188.877、251.015、21.810 mg/kg,依次为国家土壤环境质量二级标准的3.833、0.630、2.510、36.349倍.随着距离的增大,重金属含量大体呈现先上升后下降最后趋于稳定的分布状况.剖面土壤中,重金属含量从表层到深层递减,0～30 cm变化幅度较大,30 cm以下基本上趋于稳定.从综合污染指数来看,表层土壤各样点的综合污染指数均大于3,说明该区农田土壤已处于重度复合污染等级.表层土壤中,Pb以可还原态为主、Zn主要存在形式为可还原态和残渣态、Cu主要为残渣态(含量平均值高达74.619 mg/kg),而Cd则以乙酸可提取态和可还原态为主,二者之和占全量的72.508%.     

基于ANN-泊松模型的预测研究

目前,经济预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法．近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度．本文提出了一种基于BP神经网络和泊松模型的组合预测新方法,对轮船发生事故进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在计数模型的预测中的应用是可行、有效的．     

基于CPN网络的电力客户信用风险预测

在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络-CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传统模型相比较,证明了基于CPN网络电力客户信用风险预测模型具有较高的精度和较强的实用性.     

基于粗糙集__神经网络的客户价值预测

首先找出对客户价值有影响的一些因子,然后利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,构建基于粗糙集-神经网络的客户价值预测模型,并依据此模型进行了验证评价,结果表明,本文提出的模型用于客户价值预测是有效的.     

C_8-3(OH)-C_8型季铵盐双子表面活性剂微波合成工艺

为了高效制备季铵盐双子表面活性剂,以N,N-二甲基辛胺、环氧氯丙烷、盐酸为原料,采用微波合成了双子表面活性剂N,N'-双(辛烷基二甲基)-2-羟基-1,3-氯化丙二铵盐(C_8-3(OH)-C_8·2Cl~-),通过正交实验对其合成反应条件进行了优化。结果表明,以异丙醇作溶剂,反应时间140 min,溶剂体积15 mL,微波功率64 W,N,N-二甲基辛胺与环氧氯丙烷摩尔比2.1∶1,双子表面活性剂产率为75.1%,反应时间比传统给热工艺缩短78.8%,产率提高25.0%。