基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务模式探析

在多源异构信息环境下,研究融合多源信息的情报分析方法是企业竞争情报研究和应用的关键.通过分析不同情报源的特点,结合企业竞争情报服务分析范式框架,分别提出了基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务的模式.基于市场与行业两个不同的视角分析企业竞争情报,可以更全面地为企业发展战略提供支撑.     

基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法

针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日线损率数据进行聚类分析,得到低压台区日线损率数据的聚类中心点和欧氏距离,从而实现低压台区线损异常情况的判断;最后通过819个低压台区的实际数据验证算法的合理性.结果表明,算法能够对低压台区线损的异常情况做出准确的判断.     

基于科技查新数据的用户拓展及其关联聚类

科技查新用户数据是查新业务积累的真实而宝贵的资源,其充分利用不仅是查新业务管理的需要,可提升查新服务水平,同时还能用于挖掘更多的情报价值.调研发现,当前对科技查新用户数据的挖掘利用仍以基础性的业务管理分析为主,而增值情报价值的挖掘较少.为拓展成都文献情报中心科技查新客户群体和增值服务范围,做大做强查新业务,立足成都中心查新服务实践,依托于积累查新用户及其服务记录,在挖掘发现潜在服务对象的基础上,通过多维用户关联聚类,探讨了后期信息情报服务的精准营销与推送,分析了基于用户聚类的服务推荐存在的不足,展望了挖掘更多需求信息的推荐路径.