基于灰色聚类的本科生生源质量评价研究

选取合肥工业大学2018年新生录取数据,确立生源结构、录取成绩以及录取志愿3部分为生源质量评价体系的关键指标.提出了基于灰色聚类的本科生生源质量评价模型,设计并实现了基于白化权函数和不同聚类指标权重的灰色聚类的计算算法,总结归纳了影响高校生源质量的相关因素.研究表明:高校生源质量及招生模式改革面对高考招生制度改革和"双一流"建设目标带来的新挑战和新机遇,合肥工业大学加强学校内涵建设和特色发展,创建一流本科教育,提高人才培养质量是关键.     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

基于交通出行行为的郑焦城际公交客流预测

通过统计分析郑焦城际公交乘客的个人属性和出行信息,选择灰色模型对客流进行建模、预测和精度检验,得到模型的平均相对误差为3.98%,精度为96.02%,较好地满足了精度要求。该研究为郑焦城际公交的组织优化提供了理论依据和技术支持。     

北疆地区城市化发展与生态环境的灰色关联性分析

以2002—2011年间指标数据为基础,采用主成分分析法、层次分析法、灰色关联性分析和相关性分析等方法对北疆地区城市化与生态环境之间的关系进行分析,计算得出两系统各指标间属于较高关联或高度关联,表明北疆地区城市化与生态环境之间的关系密切.     

基于用户相对权重的在线社交网络舆情传播控制模型

在线社交网络(online social networks,OSN)中舆情传播干预时机的选择对网络舆情的管控具有重要意义.通过分析用户的网络地位、社会强化效应与用户感知价值等影响网络舆情传播控制的关键因素,以研究舆情管控的合理干预时机为目的,构建了基于用户相对权重的网络舆情传播控制模型.基于该模型,针对两类OSN开展仿真研究.研究发现,网络舆情传播与信息初始传播源的网络地位密切相关;在开放式OSN中,存在与干预时机选择关系密切的关键相变点;用户活跃度随社会强化效应强度的增大而下降,随干预时机的提前而降低,并存在有效干预时机区间;"悖民意"成本是干预时机选择的重要衡量指标.并据此,提出了相应现实干预时机选择的对策建议.     

基于正交试验设计的区间数立体决策方法

为了减少决策信息损失,针对区间数决策问题,提出了一种立体决策方法。将m维区间数决策向量看作具有2m个顶点的超矩形。利用Ls(2m)正交表在超矩形上均匀、分散地选取s个顶点代表该超矩形,再根据不同超矩形对应顶点之间的相对熵度量超矩形之间的差异,最后利用各决策方案同理想解的贴近度进行决策方案排序。实例验证表明该文方法有效、可行。由于选取了多个多维实数点代表区间数决策向量,在丰富了决策信息的同时也增加了计算量。     

电磁感应浮力演示装置实验分析

通过交流电电磁感应浮力演示装置实验,定性地测试出电磁感应浮力演示装置的磁场分布。运用楞次定律和法拉第电磁感应定律,从电磁学知识角度对电磁感应浮力实验现象进行理论上的分析。运用力学知识,对电磁感应环进行受力分析、速度分析、位移分析、影像记录比较分析和材料特性比较分析等。比较全面地探索了电磁感应浮力的规律,明确地提出了优化＂磁悬浮＂效果的设想。研究的成果可供教学、科研及技术应用参考。     

二次时变参数离散灰色模型

本文基于离散灰色模型模拟值增长率恒定的原因,通过引入二次时间项来构造了 二次时变参数离散灰色模型(quadratic time-varying parameters discrete grey model,简称为QDGM(1,1)模型).并且研究了该模型的性质.结果说明, QDGM(1,1)模型具 有白指数规律重合性,线性规律重合性,二次规律重合性,伸缩变换一致性.应用最优化方法研究QDGM(1,1)模型迭代基值问题,建立优化模型并提出求解算法.最后叙述了应用 QDGM(1,1)模型建模和预测的步骤,并通过实例比较了QDGM(1,1)模型与原离散灰色 模型及其非齐次离散模型和线性时变参数离散灰色模型的预测能力,最终结果表明本文 提出的QDGM(1,1)模型具有更高的模拟和预测精度.     

GPSNISNAV integrated relative navigation and attitude determination system for ultra-close spacecraft formation flying

For the improvement of accuracy and better fault-tolerant performance, a global position system (GPS)/vision navigation (VISNAV) integrated relative navigation and attitude determination approach is presented for ultra-close spacecraft formation flying. Onboard GPS and VISNAV system are adopted and a federal Kalman filter architecture is used for the total navigation system design. Simulation results indicate that the integrated system can provide a total improvement of relative navigation and attitude estimation performance in accuracy and fault-tolerance.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.