基于灰色关联分析模型的新乡市科技金融耦合关系研究

基于科技创新与金融发展之间的耦合机制,引入灰色相对关联度分析法,以2014年到2019年的专利申请数量、技术合同交易额和金融机构贷款额为依据,分析了科技创新与金融发展之间的互动关系.研究结果表明,新乡市科技创新与金融发展有着较强的正相关关系,应大力推进科技金融的协调发展,提高两者的融合质量.     

基于离散最优传输的多层次自适应颜色传输

基于离散最优传输理论和小波分析方法提出一种自适应的多尺度颜色传输算法,首先将原图像和目标图像由RGB空间转到CIELab空间,然后分通道对2张图像进行自适应层数的小波分解,在每个层次上利用加权的离散最优传输进行传输,并通过设置传输比例参数使得用户可根据自身需求调整颜色传输的程度,最后将各层次、各通道的传输结果整合,实现2张图像之间的颜色传输.实验结果表明,该算法与已有经典算法相比,其颜色传输效果既平滑自然,又能较好地保持纹理细节.     

掺CWCPM混凝土的冻融损伤机理及演化模型

建筑垃圾的大量堆积和冻融破坏作用导致的混凝土耐久性衰减是目前土木建筑工程领域面临的两大严峻挑战。为提高建筑垃圾再生利用率,并从本质上揭示掺建筑垃圾(废砖粉)复合粉体材料(CWCPM)混凝土的冻融损伤演化机理,采用室内加速试验和理论分析相结合的研究方法,分析不同因素对混凝土宏观抗冻性能劣化规律的影响,并采用多因素分析方法建立掺CWCPM混凝土的冻融损伤演化模型。借助微细观测试手段,分析冻融过程中掺CWCPM混凝土微观形貌及孔结构的损伤演化规律,揭示混凝土冻融损伤演化机理。结果表明:随水灰比、冻融循环次数的增加和盐溶液的加入,混凝土冻融损伤破坏程度增加;CWCPM的掺入提高了混凝土的抗冻性能,与基准试件相比,50次冻融循环后,掺30%CWCPM混凝土的单位面积剥蚀量降低27.1%,抗压强度提高6.2%;基于宏观试验结果建立的冻融损伤演化模型可较好地预测混凝土抗冻性能。由混凝土微细观试验结果可知,掺CWCPM混凝土的冻融损伤的实质是其内部微观结构逐渐松散、孔结构逐渐劣化的物理变化过程,是试件内部裂纹、孔隙等缺陷产生、扩展直至破坏的损伤积累过程。     

西湖凹陷西部斜坡带花港组、平湖组储层裂缝发育特征及有效裂缝测井识别

以西湖凹陷西斜坡花港组、平湖组致密砂岩储层为研究对象,通过录井资料分析及岩心和显微薄片观察,研究裂缝的宏观与微观发育特征及其影响因素.结果显示其主要发育层理缝和构造缝.层理缝主要为水平缝和低角度缝,且已被充填;构造缝主要为垂直缝和高角度缝,充填缝和未充填缝各占一半.裂缝的发育受岩性、单层厚度、断裂及地应力场的综合影响.在交会图法(定性)和概率判别法(半定量)研究的基础上,将岩心观察统计结果与常规测井曲线和成像测井成果相对比,综合预测与评价裂缝发育段,认为有利的裂缝发育层段为花港组下段和平湖组中下段.     

一种基于嵌入式的颜色识别转换音阶方法的研究及实现

设计选用STM32作主控芯片,由自带FIFO的OV7725摄像头对颜色进行采集与存储,并由TFTLCD显示屏显示采集到的图像.STM32根据显示屏图像的像素点做颜色统计及分析,将不同颜色转换为相应的指令控制语音芯片输出与该颜色相对应的音阶指令,并通过扬声器播放对应的声乐谱中的Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Xi这几个音阶,同时可通过功放及数字电位器控制扬声器音量大小.设计可应用于幼儿音乐教具制作等相关领域.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型

为准确预测未来中国煤炭需求总量;首先确定我国煤炭需求量的7个主要影响因子,将集成学习算法以及支持向量回归算法应用到中国煤炭需求量预测中,借助多元宇宙算法优化支持向量回归机中关键参数,构造基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型;将1980-2017年历史数据带入模型.结果表明:建立的煤炭需求量预测模型适配度高达0.9791,平均绝对误差仅为4.2928%.基于历史数据,确定各因子年均增长率的可能波动边界值,在GDP低、中、高速增长的情况下随机组合分别带入模型得到2018-2020年中国煤炭需求量的可能数值区间.     

基于深度学习的城市景观环境承载力预测模型分析

为了实现对城市景观环境承载力的准确预测,提出基于深度学习的城市景观环境承载力预测模型。根据城市景观环境承载力分布特征进行环境信息检测,构建环境承载力的大数据分析模型,提取反映城市景观环境承载力特征量的环境物理信息分布集。采用模糊信息融合方法进行环境承载力的特征分布式检测,建立环境承载力的模糊相关性特征辨识模型。结合模糊信息聚类方法进行城市景观环境承载力的统计分析,建立环境承载力统计特征分布式检测模型。根据数据分析结果,采用深度学习方法进行环境承载力预测的自适应寻优控制,实现城市景观环境承载力的准确预测。仿真结果表明,该方法的城市景观环境承载力预测的准确性较高,提高了预测水平,在环境保护中具有更高的应用价值。     

贾卡经编织物花纹图案的自动识别

在一般的花型设计和检测印染织物花型是否走样的过程中,都需要将花纹提取出来。为了快速地将织物花纹图案提取出来,提高花纹设计效率,本文主要基于织物图像的颜色特征,对织物图像建立高斯混合模型,然后根据后验概率的排序大小,并对织物图像的不同层次进行相应的标注,从而标记出所需的织物花纹。结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高,速度快,具有一定的实用价值。     

基于Logistic回归模型的红松立木腐朽分级预测

【目的】红松活立木在生长过程中极易受到各种生物的侵袭,其中木腐菌造成的腐朽是最为广泛和严重的危害之一,活立木腐朽将会造成木材资源的损失,降低木材的力学性能。为了监测红松活立木的健康状况,减少因腐朽引起的相关损失,须定期检测红松活立木腐朽状况,并采用腐朽分级的方法进行评估。【方法】使用阻抗仪和电阻断层成像技术(ERT)两种无损检测手段对黑龙江省五营国家森林公园内的红松活立木进行检测,并在检测截面使用生长锥钻取木芯。将野外测量数据导入电脑,获取立木的阻力曲线和电阻断层图像,分析处理微针阻力的下降幅度,得到样木的阻力损失;根据立木心材与边材腐朽在ERT图像上呈现的不同特征,首次采用一种基于OpenCV的图像处理技术识别腐朽样木电阻断层图像缺陷部分,实现了心材和边材缺陷面积的定量表征;采用烘干法测定质量损失率,根据每株样木的质量损失率将所有样木分为5个腐朽等级。将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到立木腐朽程度分级问题中,以阻力损失、心材缺陷面积比和边材缺陷面积比为自变量,腐朽等级为因变量,建立腐朽分级预测模型。检验模型的有效性、拟合优度及预测能力。【结果】Logistic回归模型性能良好,五营国家森林公园30株红松样木的综合预测准确率为86.67%,各等级预测准确率分布不均,高等级腐朽的预测准确率相对较高。【结论】运用提取心材与边材腐朽的方法处理ERT图像,有效地提高了利用ERT图像识别腐朽的准确率。建立Logistic回归模型可以较准确地预测出立木腐朽的等级,较之烘干法测定腐朽程度,其腐朽评估效率有了明显提高,且对立木损伤更小。