基于熵权-TOPSIS的多能互补联供系统优化配置研究

基于农村居民用能需求,研究生物质能、太阳能及空气能互补的分布式供能系统的最优容量配置．选取环境、能耗与经济三方面评价指标最大值为多目标优化函数,内燃机、厌氧发酵罐、光伏系统和空气源热泵的容量为决策变量,采用改进的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),利用熵权-优劣解距离(TOPSIS)法求解系统最佳容量配置．多目标优化结果表明,随着种群数和繁衍次数的增多,结果越具有优势;当环境、热力和经济权重取值相同时,最优配置方案下系统的综合性能指标由优化前48.4%增至优化后53.0%,二氧化碳减排率由103.25%增至108.43%,一次能源节约率由12.74%增至32.79%,费用年值节省率由29.34%减至17.89%.     

基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术研究

为了提升数据挖掘效率,为众多空间数据应用领域提供数据支撑,提出基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术：利用分布式编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统构建Hadoop云平台,在云平台中实现分布式计算、数据挖掘、业务响应以及用户交互;其中数据挖掘层利用归一化变换将空间数据与属性数据调整为正态分布并统一量纲后,采用快速独立成分分析算法去噪处理变换后数据;依据贝叶斯分类理论以及极大后验和似然假设构建朴素贝叶斯分类器,将去噪处理后的数据作为分类器输入,完成空间属性数据挖掘。试验结果表明该技术应用在农业生产中,可以增加经济效益,数据经去噪后峰值信噪比与结构相似性较高,可有效挖掘城市空间属性数据,且具有较高数据挖掘速度。     

具有无限类混沌吸引子的保守混沌系统自适应滑模控制

提出一个具有类混沌吸引子的三维保守混沌系统,新系统在Sprott A基础上增加了一个余弦项并将常数项改为变参项。首先,分析了该系统的典型混沌特性,着重分析了参数变化时的李雅普诺夫指数、时序图以及相应相图。然后,通过改变初始值,得到获得无限类共存吸引子的方法并进行仿真验证。最后,在不确定和干扰作用下设计自适应滑模控制器,实现对新混沌系统的同步控制,并利用Matlab仿真验证所提控制器的有效性。     

思维导图在电工与电子技术教学中的应用实践研究

该文以找出适合而且有效的学习途径,追求完满学习效果为出发点,提出将思维导图引入专业课程教学。思维导图能在课堂上促进学生进行有意义的学习,促使他们整合新旧知识,建构知识网络,提高学习效率。教师利用思维导图将教学内容思维化、逻辑化,全程提倡学生积极创新,鼓励学生借用思维导图梳理所学内容,使学生获得终身思考、终身学习的优良习惯。通过应用研究,验证了引入思维导图进课堂的可行性及有效性。     

基于关联系数定义下的证据合成新方法

对于有高度冲突的证据,D-S证据理论的融合规则可能会得出错误的结果.为了解决这一问题,在D-S证据理论基础上提出了一种新定义—关联系数,用它来量化证据之间的关联程度.关联系数考虑了集合中多子集对证据合成的不确定性影响,并在此基础上加入信度熵度量信息量的大小.利用关联系数和信度熵作为权重因子对原始证据进行修正,设计了一种新的多源信息融合方法.另外,通过具体的算例应用,验证了新提出的证据合成方法具有广泛的有效性和适用性.     

关于图运算的基于度的图熵

研究在对称差、笛卡尔积、张量积、冠积运算下的基于度的图熵计算,以及运用这些结果来计算纳米结构和超立方体分子图的基于度的图熵。     

改进的极小极大概率终端学习机

极小极大概率机(Minimax Probability Machine, MPM)、极小极大概率终端学习机(Minimax Probability Extreme Learning Machine, MPELM)和孪生极小极大概率终端学习机(Twin MPELM, TMPELM)在不对数据分布进行具体要求的情况下,可以为泛化误差提供明确的上界,同时使经验风险极小化。目前,MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法主要是通过求解二阶锥规划模型的内点算法实现。本文利用支持向量机思想和凸二次规划的Wolfe对偶形式,对已有的MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法进行了改进,并提出了三个新算法。实验结果表明,本文所提算法是有效和可竞争的。     

马氏体沉淀硬化不锈钢0Cr15Ni5Cu3Nb热变形行为与热加工图研究

采用Gleeble-1500D热模拟试验,研究了马氏体沉淀硬化不锈钢0Cr15Ni5Cu3Nb(15-5PH)在850～1250℃ 、0.001～1 s-1条件下的热变形行为和微观组织演化机制.研究结果表明:材料变形过程存在加工硬化、动态软化和流变稳态的特征.利用Arrhenius型双曲正弦方程,建立了15-5PH热变...     

基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性研究

产品差异化问题是电子商务研究的重要方向之一。企业通过产品差异化分析,能够使其产品或服务脱颖而出,从而增强品牌忠诚度和竞争力。从品牌和品牌层级两个维度出发,提出了一种基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性分析模型。首先,利用LDA模型提取用户关注属性;其次,通过LSTM和概率语言术语集捕获用户对商品及其属性的情感倾向;然后,利用模糊认知图,进一步探索属性间的关系;最后,根据扩展Bonferroni平均算子对决策信息进行汇总,获得对不同品牌与层级的综合评价,提出相应的改进意见。实验结果表明,提出的模型可以有效地挖掘用户关注属性以及属性关联关系,并能提升产品差异性的分析效果。     

单位凯莱图及其补图的(无符号)拉普拉斯能量

令Z_n为模n的剩余类加群,单位凯莱图X_n是指以V(X_n)=Z_n为顶点集,E(X_n)={(a,b):a,b∈Zn,a-b∈U_n}为边集的简单无向图,其中U_n={a∈Z_n:gcd(a,n)=1}。利用欧拉函数给出了单位凯莱图X_n及其补图■的拉普拉斯能量和无符号拉普拉斯能量。