CALIS湖南省文献信息服务中心建设现状与思考

介绍了湖南省文献信息中心的现状,对如何全面提升文献信息服务的建设与发展水平提出了一些建议。     

溴敌隆蜡膜毒饵的制备及效果试验

报道了一种新型杀鼠毒饵——溴敌隆蜡膜毒饵的制备方法及效果试验.结果表明,该毒饵具有一定的防潮防霉变性能,适口性较好,小白鼠对毒饵的摄食率为0.72,适口性比为1:1.46(以玉米为参照物),大田杀灭甘肃鼢鼠的的杀灭率与玉米糁毒饵的差别不明显,分别为71.4和72.2     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的，将压缩感知（compressed sensing，CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而，实践中稀疏度通常是未知的，因此需要选择较大的测量数目，导致算法的感知性能下降。为解决这一问题，提出一种自适应压缩频谱感知方法，通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上，逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算，当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明，所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法，对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。     

心脏病诊断系统中缺失数据填充方法

缺失值数据是目前研究数据分析的一个重要领域,随着智能医疗的迅速发展,如何充分利用海量数据挖掘出其中的重要信息,对隐藏的疾病做出预测并进行提早的干预治疗显得尤为重要.但在实际预测中,经常面对不完备数据集,从心脏病数据集出发,基于随机森林算法加以贝叶斯优化算法动态调参,提出心脏病缺失值补足算法.以准确率ACC作为算法的评判依据,通过精度和时间2个方面进行验证,4种算法对比实验结果表明,提出的算法具有更准确的填补效果.     

特征自适应型GM(1,1)模型及对中国交通污染排放量的预测建模

兼顾精度与拟合趋势相似性是预测建模需要深入研究的重要问题.为提高模型对数据特征的适应能力,本文分析了GM(1,1)模型中灰微分方程和白化方程的一致性关系以及响应式还原方法问题,提出构建一种特征自适应型灰预测模型,即CAGM(1,1)模型.该模型采用含可变参数的背景值公式构建灰微分方程,并通过转化模型形式推导了参数估计过程,进而构建以背景值序列为基础的时间响应式;为提高模型预测能力,本文结合灰色关联度构建响应式还原过程中待定变量的适应度函数,采用粒子群算法取得其最优值.最后,案例研究了我国机动车污染排放预测问题,分别构建GM(1,1)和CAGM(1,1)模型对氮氧化合物排放量进行建模,通过比较二者拟合和预测结果验证新模型的改进效果,为管理实践提供有效工具.     

智能控制在氧化物炉的应用

针对传统的ＰＩＤ控制参数整定繁琐,对控制对象的参数变化缺乏自适应性,在介绍了模糊控制和ＰＩＤ控制的基础上,提出了Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ的复合控制算法,实验结果表明,采用复合控制的氧化物炉温控制器具有鲁棒性强,动态品质优和精度高的特点。     

我国缺水煤炭基地资源配置模型研究

依据可持续发展理论,对缺水地区煤炭资源开发与水资源利用问题建立了动态模型。将新发现的资源储量引入到基本模型中,使研究问题更现实。利用极大值原理,推导出最佳生产速度和影子价格,并对煤、电、水三种资源之间的关系进行了探讨。     

用GC／MS分析云南薰衣草（Lavender）挥发油的化学成分

用ＧＣＭＳ分析云南薰衣草 油化学成分,鉴定出３０多种化合物,其中氧化芳樟醇的出峰面积百分比占６．８３％,这是云南薰衣草挥发油与其它薰衣草－稳薰衣草、杂薰衣草及薰衣草挥发油的主要区别。本文还探讨了氧化芳樟醇的质谱裂解机理。     

神经网络满意解原理研究

讨论了模糊神经计算系统的体系结构和工作原理,提出了求解问题的原则和方法,研究了满意解原理及应用     

基于离散指数函数优化的GM（1，1）模型

证明了离散的齐次指数函数经一次累加生成后为离散的非齐次指数函数, 离散的非齐次指数函数经一次累减生成后为离散的齐次指数函数.结合GM(1,1)模型误差产生的原因分析,用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,推导出最优的背景值计算式.大量的数据模拟和模型比较表明,优化后的模型提高了背景值的精确性以及灰预测模型的拟合精度和预测精度,并且在发展系数绝对值较大时仍然有很高的精度,突破了小于2的限制.