基于稳健典型相关及偏最小二乘的果实品质影响分析

根据某省多个果园的土壤养分、树体特征、种植密度、果实养分及品质等指标采样数据，探讨了各因素对单果品质的影响；通过稳健典型相关方法，增大了典型相关系数，并分析了土壤养分与果实养分间的相关关系；利用偏最小二乘方法建立了关于果实品质和果实养分指标间响应变量多维的多元回归模型.所得结论为：调整土壤肥料结构和比例，保持合理的种植密度，注意树体修剪；在追求高产的同时关注果实品质.     

小型无人机协同覆盖侦察路径规划

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。     

基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测

中小微企业具有规模较小、缺少抵押资产等特点，银行作为中小微企业的主要借贷来源承担着巨大的资金风险，大多数现存方法定性分析中小微企业的实际信贷水平，导致银行难以量化评估企业借贷风险。本文提出基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测模型。通过挖掘票据交易数据构建多层次风险评估指标体系，分别采用基于指数标度的AHP法、CRITIC法得到信贷风险评价指标主观、客观权重，并依据最小鉴别信息原理得到综合权重。同时利用随机森林(Random Forest)预测中小微企业是否违约，并回归得到无违约情况的中小微企业信贷风险得分，并比照基于组合赋权法信贷风险量化得分，最终采取加权平均法量化信用得分，最终实现预测中小微企业信贷风险量化得分。     

EmguCV耦合视觉引导的图像目标定位与补偿技术研究

在平板电脑组装过程中,需要对背光板进行整体定位,传送给机械机构进行位移和角度补偿,从而实现精准组装.但由于背光板顶点背景复杂,往往存在很多干扰点,使得当前图像角点定位算法定位不准,易产生误差.对此提出了一个基于EmguCV与视觉引导的目标定位与引导机制.首先打通Basler SDK与C#-Emgucv平台的数据通道,实现图像采集;然后基于轮廓,查找到背光板区域,再通过最小矩形框定背光板,查找背光板顶点,实现定位;最后计算出水平、垂直方向偏移和旋转角度,联合PLC,实现基于视觉引导的机构补偿.测试定位补偿技术的性能结果表明:与当前图像角点定位算法相比,机制具有更好的定位与引导效果,准确定位出背光板顶点,计算出补偿值.     

折线坡形挡土墙支护边坡的最小势能稳定性分析

折线坡形挡土墙支护边坡常因设计不足而破坏失稳,一旦滑坡势必造成严重损失。为评价挡土墙支护折线坡形边坡的稳定性,采用规范中墙背主动土压力的计算公式和改进的最小势能法,通过某工程算例,将该方法与极限平衡法的计算结果对比验证。结果:当折线坡形填土高度从0 m增加到6 m时,安全系数降低39.9%;折线形坡脚与挡土墙距离由4.5 m减少到0.5 m时,边坡的安全系数从1.659降至1.513,降低了9.50%,可见折线坡形坡高、坡脚与挡土墙距离对边坡的安全系数影响较大。该方法不需条块划分、迭代,计算简洁,利于工程推广应用。     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

求解非对称代数黎卡提方程的一种新交替线性隐式迭代法

提出了一种新交替线性隐式迭代法来求解非对称代数黎卡提方程的最小非负解,证明了该算法的单调收敛性,并且估计了该算法的渐进收敛因子.与已有的交替线性化隐式迭代法相比,该算法在迭代次数、CPU时间以及误差3个方面均有一定优势.     

改进的灰色Verhulst模型

针对灰色Verhulst模型预测函数中参数c的求解问题,提出了一种优化预测函数的新方法。该方法以累加生成序列的倒数与其倒数模拟值的差值平方和最小为目标函数,构建了一个非线性无约束优化模型,来求解灰色Verhulst模型预测函数中的参数c,并给出了灰色微分方程时间响应式的解析式。实验分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善。     

基于基因算法的用于系统识别的测试信号的设计

详细介绍了如何用Matlab实现基因算法生成两个不同的具有最小峰值的测试信号,并且把这两个不同的测试信号输入到一个识别工具箱里,通过检验输出的结果来确定这两个测试信号是否适合用作特殊系统的识别.本文所用基因算法产生的测试信号如预期的一样具有最小峰值,但当把这两个测试信号输入到识别工具箱之后,估计系统的矩阵特征值与原始系统的矩阵特征值有很大的差距.产生这种差异的原因主要有两个,一个可能是产生这两个测试信号的长度不够,另一个可能是这两个测试信号非正交.     

穿江输油管道抗浮稳定最小埋深分析

穿江管道的最小埋深受到多方面因素的影响,如何确定最小埋深是穿江管道埋深设计中必须重视的关键问题.针对最小埋深传统算法的不足,提出了基于有限元的优化算法.该优化算法可综合考虑上覆土层厚度、河道行洪冲刷、地震荷载等因素的影响,得到的管道最小埋深更加符合工程实际情况.结合某实际的穿江管道工程,进行了2种计算方法的对比,分析了有限元优化算法的优越性.