粗糙集理论及其在智能控制领域的应用前景

简要阐述了粗糙集理论的基本框架,介绍了粗糙集理论在智能控制中的发展趋势,指出它在智能控制领域的理论与应用研究已成为当前该理论的研究热点;重点介绍了它与模糊、神经网络等软件计算方法的融合,这种融合将极大地提高混合智能控制系统的机器智商。     

消除手写汉字的毛刺及毛刺粘连

在手写汉字中,毛刺是常见的噪声之一,笔划间的毛刺还经常出现粘连现象,这些粘连严重影响了基于轮廓和骨架的特征提取,从而影响手写汉字的识别率。该文通过定义边缘端点、边缘歧点和边缘直角点,提出了一种迭代算法消除毛刺以及毛刺粘连。实验表明,该算法是稳定的,并且行之有效     

一种新颖的分组决策方法及其应用

该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法。将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值大于整体的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值,因此,每一组的识别正确率远高于整体的识别正确率。为了验证所述方法的有效性,将其用于人脸识别。实验结果显示：当采用同样个数的广义最佳鉴别向量时,此方法比不分组的方法能得到更高的识别正确率;如果采用分类决策,可用较少的广义最佳鉴别向量得到良好的识别正确率,而用其它方法要达到同样的正确率,需要许多广义最佳鉴别向量。     

用膨润土做吸附剂去除低度白酒中混浊物的研究

利用膨胀润土对降度后出现浑浊的白酒进行处理,通过大量地实验分析,发现利用膨润土取代现在酒厂常用的吸附剂于低度白酒的后处理效果较好,该方法有着广阔的应用前景。     

矿区生态安全评价指标体系的研究

在对矿区生态和环境问题进行大量调研和分析的基础上,针对矿区普遍存在的生态安全问题及生态环境保护现状,利用“压力-状态-响应”概念模型,建立了适合矿区行业特色的矿区生态安全评价指标体系。为科学评价和有效维护矿区生态安全提供一定的理论基础。     

黄河源永曲河流域地表温度与土地覆盖的时空变化特征分析

为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。研究结果表明：(1)2008~2020年,永曲河流域地表平均温度由24.330℃上升至24.592 ;(2)地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低;(3)不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688 ;(4)地表温度与NDVI呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强。     

定向井抽油机悬点最大载荷计算问题探讨

定向井的载荷计算是一个相当复杂的问题.目前所采用的方法是取井筒中一小单元进行受力分析,然后逐段叠加.这一过程需要输入井斜数据后利用计算机辅助进行,在现场应用中很不方便,且由于受各种因素的影响,其计算结果仍然是一个近似值.通过对现场多口井实测载荷的分析比较认为,传统的直井载荷计算公式经过一定的经验系数修正后仍然可以应用于定向井载荷的近似计算.     

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.     

圆锥电磁轴承耦合特性研究

分析了圆锥电磁轴承的几何耦合效应以及电流耦合效应,推导了圆锥电磁轴承特有的力矩耦合特性,给出了圆锥电磁轴承动力学特性的计算方法。在此基础上,计算了轴承锥角、宽径比以及极角比对圆锥电磁轴承静特性基础解的影响。结果表明,圆锥电磁轴承静态力与轴承宽径比成线性关系,但轴承力矩与宽径比之间是非线性的;圆锥电磁轴承极角比越大,磁极面积越小,轴承静态力以及力矩都会减小。