基于FAHP-ICV的燃气管网风险评估方法

可靠的风险评估结果有助于提升燃气管网安全管理水平。该文提出一种基于模糊层次分析和改进变异系数(FAHP-ICV)的燃气管网量化风险评估方法。结合某省燃气管网实际情况构建了包含3个一级指标、 9个二级指标的燃气管网风险评估指标体系。采用FAHP与ICV相结合的组合赋权法确定指标的综合权重,基于统计学中K-means聚类、抽样技术及概率分析方法对指标评分分值进行调整,结合专家经验确定评分标准。采用线性综合评估方法计算管段相对风险值,实现风险排序及风险分级。以某省12个城市燃气数据为基础验证了该方法的可行性与适用性。该方法提升了燃气管网量化风险评估的客观性与准确性。     

技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构

基于程序性知识的评估,提出由项目自身的状态结构诱导多分知识结构的方法,以建立适用于问题解答的多分评估体系.首先,根据各项目的解答或操作步骤设定响应值集,通过项目状态转移函数定义项目状态空间;然后,用操作程序表示技能,由过程函数导出析取的技能映射;最后,讨论技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构.结果表明：技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构是多分知识空间.     

频域时间反转多用户系统的信干噪比和误比特率分析

为了更有效地将时间反转技术应用到正交频分复用系统中,推导了多天线频域时间反转预编码多用户系统的平均信干噪比和误比特率的表达式。通过推导信号功率均值的表达式和用户间干扰信号功率均值的近似表达式,得到用户的平均接收信干噪比的近似表达式,进而得到二进制相移键控调制下的平均误比特率的一个下界和近似表达式。仿真结果表明,推导的平均信干噪比的近似值与仿真结果很接近,近似BER值与仿真得到的平均BER值较为接近;通过增大速率回退因子和天线数,可明显提高平均信干噪比,降低误比特率。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

基于卷积型变分原理的半解析法及其在热传导中的应用

本文基于积型变分原理提出了瞬态热传导问题的半解法,该方法在空间域内作有限元离散,在时间上用纵数表示,吸取了现有求解瞬态问题方法的优点,又克服了其缺陷,一维和二维算例结果表明。该方法进求解热传导问题的一种新型、有效的方法。     

硫酸钾的制备

本文介绍了用复分解法制备硫酸钾,证明了其可行性,并对可能存在的误差做了分析。     

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法。该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题。该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵。     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

企业员工绩效考评方法研究及应用

本文提出了一种新的员工绩效考评方法－ＡＦＴ,即用层次分析法（ＡＨＰ）确定考评指标的权重,用模糊数学的方法（Ｆｕｚｚｙ）对各类质化考评指标值进行量化处理,并进行系统的综合,用逼近于理想解的方法（ＴＯＰＳＩＳ）排出被质评者的优劣顺序。