主成分分析和回归法在高校学费标准评价中的应用

我国高等学校学费合理性问题已经成为社会关注的热点问题.针对影响高校学费标准的多个因素,采用主成分分析法(PCA)提炼出较少的关键指标,这些指标是原来指标的修正和量化,它们不仅充分反映了原指标的信息,而且大大简化了评价体系.然后通过主成分回归法(PCR)计算出各高校的综合得分及排名,最后利用模糊聚类检验法和灰色关联分析法对结果进行了检验,证明了该评价体系的可靠性.     

热红外遥感在地震监测预测中的应用

卫星热红外遥感技术在地震监测预测中的应用已取得了一定实效,利用这一技术成功预报了一些地震,并对地震的前兆热信息进行了大量实验研究.热红外异常发生的机制主要为地球放气说和应力致热学说.通过分析和总结临震热异常特征,介绍了几种热异常提取方法和判定方法,表明随卫星遥感技术的进步和研究工作的深入,热红外遥感应能在地震监测预报中发挥重要作用.     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.     

基于遗传算法的空中加油航路规划

通过对空中加油航路规划进行建模,利用遗传算法进行优化计算,解决了关于包括总耗油量和受油机飞行航程在内的航路规划问题.针对模型中的非线性约束条件,引入自适应可变惩罚以及对部分变量采用过滤法,另外在选择、交叉、变异环节采用适应度选择法、启发式交叉法、非一致变异法,充分利用遗传算法的全局优化特性,解决了局部过早收敛等问题.实际算例中,分别针对基于航线和基于区域2种加油模式进行计算,比较2种模式的优缺点,得出了空中加油的最优策略,并验证了针对此类问题遗传优化算法的有效性.     

P-adic数域Qp上Fourier变换的理论研究

给出L1∩L2(Qp)上的P-adic数域Qp上的实值函数的Fourier变换的定义.分析了像原函数的平移性、像函数的平移性、像原函数的伸缩性,证明了P-adic变量的实值函数的导函数的Fourier变换及P-adic变量的实值函数的Fourier变换的导函数,给出了它们在非阿基米德数域上与阿基米德数域上的异同.     

承德市的城市化对气温影响的研究

用承德市单站气温和40cm地温资料进行比较,采用趋势倾向分析方法,分析了承德市1964?2007年气温变化趋势及城市化影响程度。结果表明:1)承德市近44年气温呈上升趋势,平均每10年气温上升0.269 ℃,其中0.099℃是因城市化影响引起的升温;2)1980年以来,城市化影响升温幅度达到每10年上升0.421℃;3)冬季和春季气温上升幅度较大,且城市化对其影响最为明显。     

旅游干扰对梭布垭石林木本植物组成及区系成分的影响

对梭布垭石林旅游区在旅游干扰下木本植物的种类组成和区系进行了研究.调查区内有木本植物108种隶属52科85属,其中以单属科和寡属科占优势.植物地理成分以热带和温带成分居多,具亚热带向温带过渡的特点.随着干扰程度的加剧,热带成分的科呈现增加的趋势,物种数量也随干扰强度加大而增多.中度干扰区比对照区增加了11科16属21种.杉木和马尾松是旅游区内出现频度最高的树种,占据乔木层和灌木层.林中其他乔灌木树种也都表现出喜光的特性,尤其是中度干扰区内的物种多为阳性树种,表明受干扰以后阳性植物的入侵几率加大.     

高湿偏低温环境对蒸养混凝土强度发展的影响

采用在10~14℃水中养护模拟蒸养混凝土的高湿偏低温使用环境,研究掺加矿粉、粉煤灰和硅灰的混凝土经过(80±2)℃恒温6 h的强度发展。试验结果表明:掺加矿粉、粉煤灰、硅灰可显著提高蒸养混凝土的脱模强度,提高其抗裂性;10~14℃水养至28 d龄期,混凝土出现相对抗压强度倒缩现象,且脱模抗压强度越高的混凝土强度倒缩值也越高;劈裂抗拉强度的发展与其强度高低有关,脱模劈裂抗拉强度相对较低的试件,在整个养护期间,其值缓慢增长,而脱模劈裂抗拉强度相对较高的试件,在整个养护期间,其值出现相对倒缩;蒸养混凝土内部有大量孔隙,多数孔隙中存在针片状AFm相;混凝土在高湿偏低温环境中的吸水膨胀和AFm相向AFt相的转变是造成蒸养混凝土强度倒缩的主要原因。     

完全三部图的线图所生成的二元码

给出了三部图Kn1,n2,n3(n1n2n3)线图生成的二元码,当n1+n2+n3为奇数时,C为[n1n2+n2n3+n1n3,n1+n2+n3-1,n1+n2]2;当n1+n2+n3为偶数时,C为[n1n2+n2n3+n1n3,n1+n2+n3-2,2(n1+n2)]2,其中n3≥n2+2,或者C为[n1n2+n2n3+n1n3,n1+n2+n3-1,2n1+n2+n3-2]2,其中n3n2+2.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.