概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注.针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了 一种基于前景理论和逼近理想解排序法(techn...     

一种改进的低密度薄壁中空微球预混料均匀性及密度表征方法

基于多级粉体堆积理论,建立了低密度薄壁中空微球预混料的堆积模型和理论密度计算方法;基于微球混合物的图像色彩亮度和混合均匀性存在一定映射关系,使用图像二值法进行图像采集处理,并引入综合分散度表征混合均匀度;设计了低密度薄壁中空微球预混料的密度及混合均匀性测量系统,通过PLC可实现压力和位移的可控精确测量。使用本测量系统对微球预混料进行了10组实验的密度值测定,结果表明：测得的预混料的平均密度为0.431 2 g/cm³,预混料的理论密度为0.428 2 g/cm³;密度测定的相对标准差为0.25%,与手工称量瓶法相比,本测量系统的密度重复测试精度提高了1.12倍,且平均密度更接近理论密度。测定了不同混合程度的3种预混料的混合均匀性,结果表明：随着预混料由粗混到精混,其对应的综合分散度逐渐增大并接近理想样品,采用本文算法得到的预混料的综合分散度量化数值能够反映预混料的混合均匀度。     

玉米秸炭低温燃烧热效应及燃尽时间实验

秸秆炭低温燃烧可抑制灰中的钾、钠、氯等的逸出,减少结渣、沾污和气相颗粒物的排放.为明确低温下炭氧化过程主要特性,采用同步热分析仪对玉米秸炭进行了实验.根据热流及失重速率曲线,确定了玉米秸炭低温燃烧温度范围,分析了燃烧温度、空气流量、堆积尺寸对CO/CO2值的影响,计算了动力学参数、堆积燃烧速率(燃尽时间).结果表明:玉米秸炭低温燃烧可采用500～680℃;CO/CO2值随温度的升高先增加后减小,增大空气流量、减小堆积尺寸均会降低CO/CO2值;秸秆炭动力燃烧时,在500、550、600、650℃下转化90％时所需时间分别为6.8、2.2、0.8、0.3 min.堆积燃烧时,500～680℃内,200 mL/min空气流量下,3、5、8 mg炭燃尽时间分别为15、18、25 min.以上结论可为玉米秸炭低温燃烧设备的设计提供依据.     

基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法

为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除.     

考虑电导率和能量的水下电场自适应调整多权值成簇算法

大量小型自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组网通信完成合作任务是水下机器人工作的一个重要方向.水下电场通信具有高速率、低延迟等特点,AUV使用水下电场通信能够在短距离内实现稳定高速的通信,但是水下电场通信技术存在通信距离受限和电场强度本身受电导率影响等问题.针对这2个...     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明：DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

基于深度残差回归网络和图像块预置信度的盲图像质量评价研究

互联网技术的发展使得信息载体形式逐渐多元丰富,其中图像作为重要的信息载体形式能有效实现信息的交流与传达.但当前多数图像质量评价场景均为盲图像,其图像特征的提取精度以及与人类视觉系统的拟合程度依然是重要的研究内容.故该文基于原盲图像提取过程中受核函数受限问题而造成的低精度问题,通过引入深度残差回归网络和图像置信度,并借助图像子块的划分、非均匀步长的引入以及基于亮度和对比度的置信区间设置来获得图像的预测质量分数.结果表明,该盲图像质量评价算法具有较好的泛化性能,且在不同尺寸划分下的失真图像预测结果中均有超过3%的分数提升效果. SROCC值和PLCC值均在0.9以上,RMSE值均低于其他算法,主客观评价质量具有较高的一致性.该方法能有效为符合人眼观测的盲图像预测质量评价提供新的手段,拓宽其评价工作深度.     

旋转浅水和欧拉方程的渐近极限

基于测度值解的概念,研究了旋转浅水和欧拉方程的渐近极限问题.在好初值条件下,证明了当弗劳德数趋近于零时,旋转浅水和欧拉方程的测度值解收敛于旋转湖方程的经典解.     

异步DS-CDMA最优混沌序列集的性能分析

为了获得异步DS—CDMA系统的最优扩谱序列，给出了一套用来选取混沌二值序列的优化准则。基于这一优化准则，我们从Chebyshev映射生成的混沌序列中选取并构造出最优混沌二值序列集合。利用该集合作为异步DS-CDMA系统的扩谱序列，所得到的系统仿真结果符合最优扩谱序列的理论分析值，因此可以被认为是异步DS-CDMA系统的一个最优扩谱序列集合。