微粒捕集器捕集效率影响因素的模糊综合评价

利用模糊层次分析法,综合考虑柴油机微粒捕集器捕集机理各项影响因子对捕集机理的相互影响,将相互关联的复杂评价系统分解成若干独立分层的系统,建立了柴油机微粒捕集器捕集机理的综合评价模型.结果表明,壁厚、孔隙率和微孔孔径对主要捕集机理影响最显著,而孔密度、直径和长度对主要捕集机理的影响属于次要因素.孔隙率对扩散机理的影响占绝...     

基于模糊贝叶斯-ANP舰载机出动回收综合评估

航空母舰作为一个典型的复杂系统, 舰载机的出动回收效率是衡量整个系统作战能力的重要指标。描述出动回收效率的指标众多, 且指标之间关系复杂。为确定指标之间的相互关系, 避免在评判过程中主观性判断产生的缺陷, 提出了基于三角模糊数的扩展贝叶斯融合法评估舰载机的出动回收效率。针对网络层次分析法(analytic network process, ANP)分析过程中的主观性判断, 采用基于三角模糊数的尺度标准, 并结合历史实验数据和专家评判进行综合分析。仿真算例中, 通过多组对比实验分析, 验证了所提方法中采用模糊数以及融合专家经验和历史实验数据的合理性与有效性。     

多人多准则模糊层次分析法的物流中心综合评价优选模型

运用模糊决策理论,把传统的层次分析法扩展为多人多准则的模糊层次分析法模型,并将其运用于物流中心的评价优选问题中.在多专家指标权重评价的基础上,运用模糊Delphi法对上层准则形成一系列的权重集合,得到三角模糊数表示的准则"重要性"评价,结合以模糊语言变量表示的备选方案偏好等级的"满意度"和下层指标的模糊权重,通过分层结合,得到物流中心的综合模糊评分,最后采用Ching-HsueCheng的变化系数法对所有方案的三角模糊数进行排序,从而得到物流中心方案综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.实例说明了物流中心多人模糊综合评价的具体过程.     

《高等代数》与《解析几何》合并设课的教学改革

本文揭示了《高等代数》与《解析几何》的内在联系，说明它们合并设课是可行的，必要的，是一次有意义的教学改革。     

应用层次分析法（AHP）确定农业科研项目评估指标的权重

正确评估农业科研项目的关键，在于评估指标的完善程度，而评估结果的正确与否取决于各指标的权重，应用层交分析法，能准确地确定各指标间的权重。     

基于层次分析法的高校“双师型”教师专业能力评价体系的建立

高校“双师型”教师队伍建设是当前的热点课题,其中专业能力评价体系直接起着导向和指引的作用。为了更好地对“双师型”教师专业能力进行评估,提出了基于层次分析法的高校“双师型”教师专业能力评价体系。首先对“双师型”教师应具有的专业能力和评价因素进行分析,提出“双师型”教师应具有教学、科研、社会服务、国际化水平和实践动手能力方面的素质,建立了包含5个B级、16个C级指标的3层结构体系。然后基于层次分析法对建立的高校“双师型”教师专业能力评价体系进行了数学分析,确定了各个指标的权重值,为高校“双师型”教师队伍的评价和认定提供了思路和方法。     

无限大板焊接温度场解析解的实例分析

根据数形结合的思想,实例分析了移动线热源作用下的无限大板焊接温度场解析解,准确绘制了无限大板温度场的三维分布图形和二维分布的温度曲线和等温线.结果发现:沿x方向变化的温度曲线均先升高再降低,并且降低速度显著快于上升速度,温度最高点的位置随着y值的增大缓慢向左移动.沿y方向变化的温度曲线均关于直线y=0 mm左右对称,当y=0 mm时具有最大值.单个等温线类似椭圆状,温度场上下对称,前端线条密集,温度梯度大,后端线条稀疏,温度梯度小.同时计算了实例情况下焊接熔池的表面形状和尺寸,熔池类似椭圆状,长30.16 mm,宽22.13 mm.     

基于层次分析法的学生宿舍设计方案评价与选优

以经济性,舒适性,安全性指标作为衡量学生宿舍的基本指标,使用层次分析法对四种典型的学生宿舍设计方案进行综合性的评价.建立相应的模型,运用Matlab软件进行编程求解,最终得到各宿舍楼方案的量化评价值,进行方案排康选优.     

大型科学仪器中心仪器高技能人才评价指标研究

本文在界定国家大型科学仪器中心仪器高技能人才内涵的基础上,分析了重建仪器高技能人才评价指标体系的必要性。在对仪器高技能人才的工作内容进行分析和专家访谈的基础上设计问卷,运用因子分析和层次分析法尝试重新构建了国家大型科学仪器中心仪器高技能人才评价指标体系。     

基于n序访问解析逻辑的协同过滤冷启动消除方法

协同过滤是目前个性化推荐系统中广泛使用和最成功的推荐算法,但在用户评分极端稀疏的情况下将面临冷启动问题, 具体包括新用户问题和新项目问题.针对新用户问题,提出了一种基于n序访问解析逻辑的冷启动消除方法, 首先通过Web日志来获取用户访问项序,进而定义了n序访问解析逻辑将其分解为用户访问子序集; 在此基础上设计了用户访问项序的相似性计算方法来搜寻新用户的最近邻集合, 进而提出了改进最频繁项提取算法IMIEA (improved most-frequent items extracting algorithm)来生成面向新用户的top-N推荐. 实验结果表明,本文提出的新方法能够有效实现面向新用户的个性化推荐,消除了协同过滤冷启动中的新用户问题.