自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关，该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择．在构建该神经网络时，最优超盒形状系数的确定比较困难，故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法，取消了超盒形状系数对扩张过程的限制，以是否包含其他类样本为超盒扩张条件．实验结果表明，使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单，对模式分类的效果更好．     

陕西省竞技跆拳道后备人才培养现状与对策

对于竞技跆拳道而言,人才的培养是十分重要的,只有在后备人才培养中注重运动员、教练员人才的选拔培养,才能更好地促进竞技跆拳道的发展。本文主要分析了陕西省竞技跆拳道后备人才的培养现状,造成现状的原因,和相关的解决措施。     

一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法

输油泵机组是长距离油品传输的关键设备,有效预防其出现突发故障、减小故障造成的损失至关重要。然而目前针对输油泵的故障诊断方法在现场应用时普适性不佳,且缺乏针对机组一体的监测诊断研究,不利于计划性维修。此外,受现场可提供数据的限制,现有的输油泵状态评估方法在很多现场无法使用。针对上述问题,提出一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法,利用迁移学习提高输油泵故障诊断在工业现场应用时的准确率;通过搭建实验台并对电机运行状态进行监测、分析,构建电机机械类故障诊断模型;构建基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的状态评估模型,并以此为基础利用时序卷积网络(TCN)结合注意力机制进行状态趋势预测。在现场试运行的结果表明,本文提出的故障诊断及状态评估方法可以及时发现设备的早期故障,为设备运维提供有效的数据参考。     

软法视野下环境治理与公众参与互动之展开

环境问题的复杂性与环境主体的多元利益诉求,决定了在环境治理中,需要运用软硬兼施的混合法模式,选择两条腿走路,软法与硬法并行不悖。环境治理是一个上下互动的管理过程,它强调动态的参与和交流。在软法的视野下,由开放的环境管理与广泛的公众参与整合而成的环境治理模式日益成为环境法治的主导性模式。     

变压器典型局部放电信号辨识研究

为深入研究变压器典型局部放电的类型，提出了一种相关系数矩阵(correlation coefficient matrix dimension reduction, CCMDA)和深度学习相结合的特征识别方法。首先，对原始数据进行降维，保留关键特征；然后，引入深度学习框架，搭建ResNet34的残差结构，开展局部放电特征的识别。结果表明：相对于核主元分析(kernel principal component analysis, KPCA),相关系数矩阵降维效果更为显著；图片尺寸为64×64时，识别性能最好；学习率为0.001时，损失函数值最小。本文方法识别准确率高，明显优于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和支持向量机(support vector machine, SVM)。引入小波变换，可增强本文方法的鲁棒性。     

旅游业高质量发展的微观机理探析——以旅游性价比为中心

旅游业高质量发展以旅游经济质量的提升为基础，其微观机理亟需探索.基于旅游供需两个方面的基本特征，借鉴奥地利学派的价格形成理论，从旅游者利益最大化视角出发，建构了旅游性价比分析的拓展框架和四种典型类型，并利用收入弹性、价格弹性、交叉弹性等工具，对旅游性价比展开动态分析.结合2013—2019年国民收入按五等份分组的平均可支配收入等统计资料，把国民旅游市场分为价格导向型、偏价格导向型、中间型、偏品质导向型和品质导向型五类，并判断这五类市场的规模占比接近正态分布，由此认为，在未来一段时期内，旅游业高质量发展将表现为产品品质竞争和价格竞争的并存并重.依据帕累托最优原则，进一步分析了提高游客让渡价值的途径，指出发展数字旅游、防止市场垄断和增强公共服务，是充分发挥政府作用、促进旅游性价比提升的主要手段.