基于广义粗集和知识共享的供应链需求预测R5模型

在知识共享前提下,提出了供应链需求预测的案例推理R5模型.此模型以粗集方法进行知识发现,建造和划分案例库,以案例推理管理和应用知识,将广义粗集的数据挖掘功能引入案例推理模式当中,用于指导供应链企业从过去的合作经验中有效学习其合作伙伴的“预测知识”,进而利用新的需求信息进行当前产品的需求预测模型选择.仿真算例表明,将变精度粗集和广义相似关系这两种粗集的泛化形式引入案例推理机制,可以提高推理效率和容错性;利用数据挖掘技术,从相关产品的环境信息及供应链成员的特征参数中发现需求预报的领域知识与深层知识,可以降低知识获取成本及模型选择的主观性.     

人工股骨头置换与PFNA内固定治疗高龄不稳定型股骨粗隆间骨折的疗效比较

评价PFNA内固定与人工股骨头置换治疗高龄不稳定型股骨粗隆间骨折疗效。本组患者共63例,分为PFNA内固定组和人工股骨头置换组,两组均采用常规手术入路。观察两组患者的术后髋关节功能、手术时间、出血量、术后下地负重时间及并发症等指标。两组并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。人工股骨头置换组术后1、3月髋关节Harris评分优于PFNA组(P<0.01),术后6月、1年两组患者髋关节功能无明显差异。人工股骨头置换组术后下地负重时间早于PF-NA组,术中出血量多于PFNA组(P<0.05)。对于高龄不稳定型股骨粗隆间骨折的治疗,两种内固定方式均有较好的疗效,手术方式应根据患者自身情况及骨折类型选择。     

基于二元关系和布尔推理的分级决策模型

分级决策问题是将备选方案分类到预先定义的具有偏好顺序的决策类中.其中每个方案是由一个有限属性集合来描述的,该属性集合包括名义属性、连续型属性和有序属性.为了建立分级决策模型.提出了一种基于粗集理论和二元关系、布尔推理相结合的方法.首先在名义属性、连续型属性和有序属性上分别定义了不可分辨关系、相似关系和优势关系.然后提出了分辨-相似-支配矩阵的概念来建立相应的布尔函数.通过计算布尔函数的主蕴含,得到了"IF…THEN…"分级决策规则集作为偏好模型.最后利用一个算例说明了该方法的有用性.     

基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法

针对传统移动机器人视觉图像分级匹配算法只能完成粗匹配,导致最终匹配精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法.首先,利用深度强化学习网络结构中的策略网络和价值网络,共同指导浮动图像按正确方向移至参考图像;其次,在粗匹配过程中通过设计奖赏函数,实现颜色特征粗匹配;最后,在粗匹配基础上,利用改进尺度不变特征变换算法提取待匹配的图像局部特征,按相似度进行移动机器人视觉图像分级匹配.实验结果表明,该算法可有效实现图像的粗匹配与精匹配,在不同视角与尺度情况下特征检测的稳定性均较高,匹配精度高、时间短,匹配后的图像质量较好,提高了移动机器人的实际应用效果.     

温轧TWIP钢/高碳钢组织及力学性能研究

采用热轧-温轧工艺制备了孪生诱导塑性(TWIP)钢和高碳钢双层复合材料,通过金相显微镜、扫描电镜、电子探针等观察双层钢的显微组织与界面元素分布,发现两种材料界面结合良好、无缝隙和孔洞,Mn元素由TWIP钢侧向高碳钢侧扩散。复合材料热轧后进行铅浴处理,高碳钢区域形成细片状的索氏体组织,索氏体片层间距随铅浴温度升高而增大。520℃铅浴时平均片层间距为202 nm,抗拉强度为1 592 MPa,延伸率9.9%,材料的综合力学性能较好。铅浴处理后的双层钢在300℃进行多道次温轧,进一步细化晶粒,产生位错增殖,抗拉强度随温轧压下量增大而增大,延伸率有所降低。轧制压下量达到70%时,高碳钢侧的索氏体片层间距进一步减小,TWIP钢侧发生剧烈塑性变形,晶粒沿轧制方向拉长。     

川东三叠系嘉陵江组一、二段粗结构岩的成因及油气意义

川东地区三叠系嘉陵江组一、二段以碳酸盐台地沉积为主,其中发育的粗结构碳酸盐岩分为三类：正常波浪和潮汐作用控制的滩相粗结构岩、风暴浪和风暴流作用形成的风暴相粗结构岩以及快速潮流作用形成的潮汐相粗结构岩.这三类粗结构岩具有不同的岩石学特征,它们是本区嘉一、二段中主要的有利储集岩,滩相粗结构岩的储集性能最好.     

环境因子对海南粗榧幼苗种群构件结构的生态效应

以构件理论为基础,运用灰色关联度分析技术,对海南粗榧幼苗种群构件结构与环境因子间的关联度进行了分析．结果表明：一级枝叶系统、当年生枝叶系统受环境影响较大,而二级枝叶系统对于环境变化的反应较为保守;海南粗榧对土壤湿度、土壤中直径０．２５～１ｍｍ的砂粒含量和群落透光度的变化反应敏感,而受土壤中有效磷含量的影响较小,其余环境因子对海南粗榧幼苗种群的影响介于上述因子之间,对该物种的保护要严格保证它所需要的阴湿生态环境．     

一种新的粗神经网络及其在股市预测中的应用

提出了一种新的神经网络--推广的粗神经网络,并给出了将其用于上证指数预测的网络结构及学习算法。结果表明,该神经网络用于股市短期预测是可行的,结果也比较准确。     

水泥与粗颗粒工程弃土复合固化改良淤泥土试验研究

为实现工程弃土的资源化利用和降低工程投资,以苍南县安澜工程(南片海塘)护塘河开挖产生的淤泥质土为研究对象,将附近绿能小镇三澳核电站工程弃土作为粒径改良用土,并采用水泥作为固化剂,通过不固结不排水(UU)三轴剪切试验研究水泥与粗颗粒工程弃土复合改良淤泥土的物理力学性能,并得到即符合工程设计要求又具较好经济性的改良土配合比。试验结果表明,影响改良土物理力学性能因素主要为粗颗粒弃土占比、水泥掺量、养护龄期,其中水泥掺量与养护龄期影响最为显著;单掺改良时,粗颗粒掺量对改良土的力学影响较小,改良效果不佳。淤泥土、粗颗粒土、水泥掺量分别为40%、60%、15%,养护龄期为56 d时淤泥质土的改良效果最佳,最大偏应力和粘聚力分别为2897.87 kPa、567.63 kPa。改良后的土作为海塘闭气土方用土能够满足工程设计要求。该研究能够为海塘工程设计和施工提供理论依据和指导。     

1450热连轧机精轧机组工作辊磨损的计算模型

随着板带轧制技术的发展 ,板形控制技术也不断完善 ,但作为其中一个重要组成部分的轧辊磨损预报模型 ,目前尚无精确的理论模型以资利用。本文从摩擦学原理出发 ,建立了工作辊磨损分布的理论计算模型 ,计算结果与实测数值吻合较好。建立在此基础上的磨损预报模型为板形控制模型提供了可靠的依据。