热镀锌钢卷力学性能GBDT预报模型

针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究了热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型。利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型。将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest,RF)、AdaBoost算法和BP神经网络的预报结果进行比较,比较表明GBDT模型优于其他模型,90%的数据样本预测的绝对误差小于14.24 MPa,94.6%的数据样本相对误差在6%范围内,具有更高的预测精度。     

高负荷单级风扇的高空高速特性研究

为适应飞机对高超音速的要求及高超音速飞行器的发展,文章利用NUMECA三维数值仿真软件,对某型高负荷单级风扇进行地面和高空20km、Ma为4的2种工况性能评估和流场分析。结果表明:从地面标准条件升至高空高速条件后,风扇流量衰减37%,峰值压比下降36%,峰值效率增大6.25%;风扇进口来流衰减为亚音速流,导致通过激波增压的超音速叶栅对来流的加功增压能力急剧下降,进而引起整级风扇性能的下降。     

扩大内需与区域经济发展

扩大内需是很多国家拉动国内经济增长采取的措施,文章论述了2008年世界金融危机对中国经济发展的影响以及我国提出扩大内需政策的背景。通过对拉动区域经济增长的主要动力的具体分析,文章进一步阐述了扩大内需政策对促进区域经济发展的意义。借鉴世界其他国家扩大内需政策的经验,提出了我国扩大内需还需要解决的问题。     

达州市农业产业化战略构想和实现途径

达州市为抓住西部大开发机遇必须加速农业产业化建设,达州农业产业化有着丰富的内涵。进行达州农业产业化建设必须进行经营管理体制创新。达州农业产业化建设未来２０年的一般发展进程是：准备奠基阶段、初见规模阶段、普及发展阶段、走向成熟阶段。为确保达州农业产业化建设顺利进行必须认真抓好启动和服务驱动工作,必须坚持农业可持续发展战略和典型示范、耐心诱导、实事求是原则。     

助推钻地弹对混凝土目标侵彻效应的数值模拟

为设计助推钻地弹选择合适的助推方案,采用LS-DYNA程序进行了三维数值模拟研究。通过将动能弹侵彻混凝土数值模拟的结果与试验数据进行对比,确定了合理的有限元仿真模型,选取了合适的材料模型和参数。结合某结构助推钻地弹的研制工作,对助推钻地弹侵彻混凝土的效应进行了数值模拟,与试验数据进行比较,得出数值模拟能够较好地反映助推钻地弹对混凝土目标的侵彻效应。通过对各种助推方案的数值模拟,得出了选择助推方案的一般原则,为新型钻地弹的研制提供了指导。     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

贴体坐标系下离散坐标法计算尾喷焰辐射特性

在计算尾喷焰燃气组分、辐射物性的基础上，用贴体坐标系下的离散坐标法(DOM)，研究了不同工况下尾喷焰的红外光谱辐射特性随飞行高度的变化特征，分析了介质的辐射物性对尾喷焰辐射特性的影响．研究结果表明：尾喷焰的辐射物性对尾喷焰辐射传输计算有很大的影响；在所考虑的工况下，与喷焰轴向全立的方向上光谱辐射最强。     

Boosting算法在文本自动分类中的应用

随着网络信息的迅猛发展，如何快捷、准确地识别和获取有用信息显得更为重要。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。Boosting算法是一种新兴的机器学习算法。在文本分类中应用Boosting算法经过试验证明是有效的，并且优于目前的大多数分类算法。     

Boosting the Expense and Performance of Ann／Hmm Approch for on-line Handwriting Recognition

This paper focuses on a state sharing method for an artificial neural network (ANN) and hidden Markov model (HMM) hybrid on-line handwriting recognition system. A modeling precisionbased distance measure is proposed to describe similarity between two ANNs, which are used as HMM state-models. Limiting maximum system performance loss, a minimum quantification error aimed hierarchical clustering algorithm is designed to choose the most representative models. The system performance is improved by about 1.5% while saving 40% of the system expense. About 92% of the performance may also be maintained while reducing 70% of system pararfieters. The suggested method is quite useful for designing pen-based interface for various handheld devices.     

基于AdaBoost改善虹膜分类性能

针对虹膜图像分辨率不同引起虹膜分类难的问题,提出了通过AdaBoost训练虹膜分类器的方法,利用训练集数据调整分类器参数使类内相似度达到最大,将虹膜分类器从弱分类器逐步提升为强分类器,最终为每类虹膜建立一个具有强分类能力的特征模板.仿真结果表明,在已有的特征提取算法和分类算法的基础上,利用训练数据通过自适应增强算法能进一步改善分类器分类性能,提高虹膜分类正确率,增大虹膜分类阈值的选择范围.