黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。     

无线可穿戴身体姿态监测系统的研究与实现

为预防由于坐姿不正确而引发的身体疾病, 设计一种无线可穿戴人体身体姿态监测系统。TI CC2540处理器处理由LIS3DH 传感器实时采集人体坐标x 轴、y 轴、z 轴加速度数据, 并通过蓝牙4. 0 协议将其传输到手机客户端APP(Application)上进行数据的处理并显示, 以达到矫正人体姿势的目的。同时该系统又可实现与体感游戏的有机结合, 达到锻炼身体的目的。     

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。     

广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

矩阵与多项式的惯性

为了获得Fujiwara〖KG-*2〗-〖KG-*6〗Hermite惯性准则和Routh〖KG-*2〗-〖KG-*6〗Hurwitz惯性准则在Bernstein多项式基下的表现形式,利用经典Bezout矩阵与Bernstein Bezout矩阵之间的转换关系这一代数方法,给出了Bernstein Bezout矩阵在多项式惯性和稳定性理论方面的应用研究;所得结果可以看做是对应的经典惯性准则在Bernstein多项式基下的推广.     

医院集团分布式资源分配的分级诊疗技术研究

【目的】为了实现三级甲等医院资源优化分配,改善医院目前存在的资源分配问题,采用远程会诊、远程检查、预约挂号、远程培训/考试等模块,提出一种信息化技术设计方法。【方法】首先,对数据库中已诊疗的病人数据进行分析,包括病人性别、年龄、所接受检查项目,根据不同指标优化获得最优权数。其次,对已诊疗的病人诊断及手术方案特征加以描述、分类,用数据指标表示。再次,采用人工学习把当前病人各项检查数据与已诊疗病人在数据库中的数据进行比较,根据病人身体各项数据权值,结合各项检查数据,带入一定数学描述函数,得出当前病人诊断及手术方案。最后,对该诊断及手术方案所需医生和设备给以定量描述,把病人诊断及手术方案通过数学描述转换成医生和设备需要量描述。【结果】根据上述优化方法,设计出相应信息化管理软件,在相关医院科室中已为医生诊疗提出一定的参考建议,对医院设备使用进行优化分配。【结论】经临床验证,该方法有利于提高医院资源分配效率以及看病效率,节约看病成本,在后续研究中将考虑提高系统精度和稳定性,对系统进行再优化。
     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

三种多元复合结构的核壳催化剂研究进展

以核壳结构复合而成的催化剂,在催化反应中常表现出较高的整体活性、大的比表面积、优异的择形催化效果和良好的热稳定性.部分催化载体因具有优异的择形效果和结构稳定性,在多元复合核壳催化剂的设计中也占据了一定的地位.本文主要介绍了几种常用催化剂载体(Al_2O_3、SiO_2、ZSM-5)参与复合的核壳催化剂制备与应用的概况.     

基于修正收益现值法的专有技术价值评估方法及实证研究

技术交易已经成为当前技术成果转移转化的重要形式之一,专有技术是无形资产的重要组成部分,对专有技术的价值评估是其进行转让、质押、融资等的重要前提条件。本文基于修正收益现值法对专有技术价值评估方法进行了研究,其评估结果为专有技术的转让、质押、融资等提供重要参考。本文用收益现值法对待评估专有技术价值初值进行评估;然后通过构建评估指标体系及权重确定,然后确定评语集权重,再建立单因素模糊评价矩阵,最后确定纠偏系数,对初始评估结果进行修正。通过研究,本文提出一套专有价值评估方法与流程体系,并进行实证研究,验证评估方法的合理性及可行性。     

新常态下房地产企业转型策略研究——以万科为例

随着我国经济增速放缓,房地产调控政策日益趋严。本文针对我国房地产企业在新常态下亟待转型的问题,以房地产企业龙头——万科作为案例研究对象,详细分析万科在业务范围、运营模式,经营领域这3方面的转型策略及具体操作,转型原因和保障措施。最后得出3点结论与建议:1.住宅可与商业互补共赢;2.轻资产运营能提高企业盈利效率,但需注重品牌与管理建设;3.布局海外可平衡国内风险,但需要多元化融资保障。