随机抽样中的Alias算法及其改进

为减少随机数的使用次数和降低抽样时间,基于等概化思路(或古典概型思路),对著名的Alias抽样方法进行了改进.以存储空间的少量增加为代价,使改进后的抽样方法A_Ⅰ和A_Ⅱ随机数的平均使用次数为Alias方法的75%和62.5%,平均抽样时间大约为Alias方法的80%和70%.     

基于模式识别的非参数回归在短时交通流上的预测应用

针对非参数回归在短时交通流预测上的局限性,改进传统K近邻方法,加入模式识别功能(通过匹配数l实现)和变K和l搜索算法,得到最优K和l值及相应的预测结果。通过实验发现:改进的K近邻方法在误差范围为5%、9%时对应的预测准确率为84.4%、96.10%。将其与传统K近邻方法进行对比,通过计算两者预测效果的各方面指标,发现改进的K近邻方法在精度和实时性上都有了很大的提高。     

改进系统布置设计法在车间布局设计中的应用

现代车间布局设计时,往往应用基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）选择最优布局的系统布置设计（Systematic Layout Planning, SLP）方法。为减少GA中轮盘赌模型随机性的影响,融合熵权-TOPSIS（ET）组合评价模型对GA的选择算子进行重新计算,形成ET-GA模式实现SLP方法的改进。最后,利用改进SLP方法对某车间进行布局设计,结合ET-GA模型的改进SLP方法与原方案、基于GA的SLP方法相比,物料搬运成本分别节约了12.50%、5.88%,非物流关系分别提高了3.72%、2.50%,物料搬运时间分别降低了21.02%、14.75%。     

SWAT模型流域划分方法在平原灌区的改进及应用

不准确的子流域定义会影响土壤和水评估工具(SWAT)模型在平原灌区的模拟结果。针对SWAT模型流域划分,提出基于数字高程模型(DEM)预处理和SWAT模型自动与自定义划分方法联用的改进方法,并以内蒙古河套灌区九排域为例进行应用。结果表明:相较于SWAT原有自动划分方法,改进方法能够生成案例区域特定级别排沟对应的所有子流域,子流域边界识别率、河网识别率、总流域覆盖率分别提升61%、4%、4%;基于改进划分方法构建的SWAT模型水文模拟结果与实际情况吻合良好。改进方法能够有效提升SWAT模型在平原灌区特定级别的水文管理中的适用性。     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

融入情感信息词向量的评论文本情感分析方法

为了解决分布式词表示方法因忽略词语情感信息导致情感分类准确率较低的问题,提出了一种融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法。依据专属领域情感词典构建方法,结合词典和语义规则,将情感信息融入到TF-IDF算法中,利用Word2vec模型得到加权词向量表示方法,并运用此方法对采集到的河北省旅游景点的评论文本与对照组进行对比实验。结果表明,与基于分布式词向量表示的情感分析方法相比,采用融入情感信息加权词向量的改进方法进行情感分析,积极文本的准确率提高了6.1%,召回率提高了6.6%,F值达到了90.3%;消极评论文本的准确率提高了6.0%,召回率提高了7.2%,F值达到了89.6%。因此,融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法可以有效提高评论文本情感分析的准确率,为用户获得更为准确的评论观点提供参考。     

基于累积法的GM(1,1)模型在桥梁施工监控上的应用

目的研究桥梁施工监控过程中预测标高的方法,并对现有的理论模型进行改进,提高预测精度,弥补现有预测模型的不足.方法将累积法计算通式结合到灰色理论模型的参数估计中进行改进,从而得到一种新的理论模型来对桥梁施工进行标高预测,并以疏港大桥为工程背景进行实例应用,检验模型预测效果.结果在对疏港大桥标高预测中,传统GM(1,1)模型预测的相对误差平均值为0.044%,经改进后基于累积法的GM(1,1)模型预测的相对误差平均值为0.033%.结论基于累积法的改进后的预测模型一定程度上解决了现有模型的问题,在桥梁施工监控中的线性误差分析过程中具有更好的应用效果.     

一种虚拟场景车辆检测与测距方法

为了提升前方车辆测距精度,提出了一种基于改进目标检测(SSD)算法的车辆检测与测距方法。采用场景仿真软件PreScan搭建测试场景,使用改进的SSD算法,对摄像头采集的视频进行车辆目标检测。将检测框下边缘的中心点坐标作为图像中车辆坐标,根据单目视觉测距算法进行车辆目标测距。实验结果表明:在网络阈值为0.9时,改进的SSD算法对小车辆目标检测精度提升了6.6%。可以检测到70 m左右的目标,提出的测距方法可以达到2%的精度。     

改进的重铬酸盐法测定含氯废水中化学需氧量

对重铬酸盐法测定含氯废水中化学需氧量的方法进行了改进,通过加入适量硝酸银溶液屏蔽氯离子的影响,比传统硫酸汞屏蔽法对氯离子掩蔽范围更广,当氯离子质量浓度小于5 000 mg/L时对测定结果无影响。改进方法检出限为5 mg/L,对模拟水样进行测定,测定结果的相对误差为-13.3%~18.8%,标准偏差为0.73~2.74 mg/L,相对标准偏(n=6)差在1.76%~4.37%之间。方法应用于实际排污口水样的测定,测定值与国标法测定值相符,测定值的相对偏差在-11.99%~9.88%之间,相对标准偏差(n=6)在2.38%~4.75%之间。     

基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

提出了一种改进小波变换的方法对心电信号进行检测.首先设计不同的方法对心电干扰进行消噪预处理;然后对预处理后的心电信号采用改进小波变换和窗口函数的方法检测QRS波群;最后利用MIT-BIH标准数据库中的数据对此算法的准确度和有效性进行验证.结果表明改进小波变换方法对R波峰值定位的准确度可达到99.89%,为其他波群的检测定位奠定良好的基础,对诊断心肌梗死等心血管疾病具有重要意义.     

相转移催化剂在合成苯乙哌啶中间体中的应用

用相转移催化剂的方法合成革乙哌啶的中间体,对原生产工艺进行了改进,摸索出中间体合成的最佳条件和最高收率,使改进前后的合成收率由34.6%提高到72.4%。     

基于拆卸时间的产品拆卸性评价及改进设计

提出了产品可拆卸性的评价指标和基于拆卸时间的拆卸性评价方法,讨论了连接方式与拆卸时间的关系,给出了评估的步骤和拆卸时间的计算公式,提出了不同于"面向拆卸的设计"的设计思想.以饮水机为例,用提出的评价方法进行了产品拆卸性评价,并依据评价结果对产品进行了部分改进设计,改进后拆卸效率提高了43%,零件数量减少了19%,证明了该方法的有用性和有效性.并且在拆卸性评估和再设计的基础上总结了改进设计的一般方法.     

基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测

针对遥感图像中飞机检测尺寸大小不一、背景复杂导致的难以识别问题,提出一种基于YOLOv5网络模型的改进方法。首先,在YOLOv5网络模型中融入Swin-Transformer模块,使网络全局建模并使全维度信息交互,以提升网络的特征提取能力;其次,对损失函数进行优化,引入SIOU损失函数以考虑真实框和预测框之间的向量角度问题。对比实验表明,优化前后网络模型检测精度均为95.3%。在检测精度相同的情况下,改进后的网络模型召回率为91.2%,比改进前提升0.6个百分点;改进后平均检测精度mAP_0.5为95.7%,比改进前提升0.2个百分点。结果表明,改进后的YOLOv5网络模型能在一定程度上提升遥感图像中飞机目标检测性能。     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入ROV机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行PBX交叉操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有效的解决畜禽养殖废弃物运输路径优化问题。     

基于响应值判断的目标跟踪ECO方法

目标跟踪(efficient convolution operator,ECO)方法因其优越的跟踪效果在各种跟踪场景中得到越来越广泛的应用,但该方法在面对遮挡、运动模糊、目标形变和背景杂乱等复杂工程实际情况时跟踪精度下降. 针对这一问题,本研究对ECO方法进行改进,加入一种相关滤波响应值判断机制,根据前几帧图像的最大响应均值和当前帧的响应峰值标准差来决定样本模型更新时机. 将改进后的ECO方法和改进前的ECO方法在相同的实验视频序列上进行对比测试,比较两种方法的跟踪效果. 在OTB2015数据集上,改进后的ECO方法的精确度达到88.0%、成功率达到79.9%,分别比改进前的ECO方法提高1.5%和1.2%,特别是面对遮挡、运动模糊和背景杂乱干扰等工程实际常见情况时跟踪效果更好,显示出改进后的ECO方法拥有更灵活的模型更新策略和更强大的适应复杂工程实际情况的能力.      

一个改进的饱和液体方程

本文开发了一个新的改进的Bhirud饱和液体方程,以及一种估算化合物标定体积方法.使用该方程对54种化合物的饱和体积进行了验算,779计算点的平均误差为0.74%,相应点采用原始Bhirud方程的平均误差为1.49%,采用SDR方程平均误差为0.79%。本文的估算标定体积方法对各种类型的105种化合物推算结果平均误差为1.11%,而Gunn-yamada方法为2.58%。因此,本文的饱和液体方程及标定体积推算方法在工程计算中,均有一定的实用价值。     

基于改进的BP神经网络在车牌识别中的应用研究

考虑到现有的车牌识别系统存在的问题,针对图像预处理、字符切割与归一化技术进行了有效的改进,此外针对字符识别给出了一种基于改进的BP神经网络的识别方案。通过改进目标函数、利用贝叶斯统计方法来自动决定正则化参数及加入改进动量项方法实现车牌字符算法的优化设计,车牌识别的准确率达到96%。实验表明,通过该方法进行车牌识别具有较高的识别率及实用价值。     

改进Victor Meyer法测定相对分子质量实验

物理化学实验教学中多用Victor Meyer法测定液态有机物相对分子质量。Victor Meyer法虽然经过多次改进应用于学生实验教学,但由于方法中的细节问题探讨不够,导致实验误差大于5%。针对产生误差的相关因素进行改进,获得实验误差小于2%的实验方法,并应用于学生实验教学中,取得满意的教学效果。     

大型风力机异常功率数据清洗方法

针对风力机异常功率数据难以有效清洗的问题,提出改进的DBSCAN方法.首先将数据集离散分割,然后在各离散区间内自适应粗估DBSCNA算法参数并聚类,最后计算统计特征相似性修正聚类结果.以某风场2.5 MW风力机SCADA系统实测数据验证所提方法,结果表明:改进方法的召回率为97.97%,准确率为97.97%,F₁值可达97.85%,可有效清洗风力机功率数据集,且变更数据集时改进方法结果更稳定.     

一种基于小波分析的改进阈值图像去噪方法

该文针对图像去噪中的小波阈值图像去噪方法进行了研究,分析了硬阈值去噪和软阈值去噪在实际应用中的优点与不足,结合这两种去噪方法的优点,在硬阈值去噪和软阈值去噪的基础上,提出了一种改进的阈值图像去噪方法。对于大小为256×256的Lena图片,该改进阈值法的峰值信噪比(PSNR)分别比软阈值法和硬阈值法提高了1. 63%和1. 59%。实验结果表明,当选择合适的控制系数值时,与硬阈值去噪方法和软阈值去噪方法相比较,该改进方法能达到更好的去噪效果。