基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。     

反导作战任务分配方法

为充分发挥反导体系的作战能力,探讨了多任务与多资源的多属性匹配问题。以任务为中心进行反导任务分配,给出了多任务分配问题的描述。结合反导资源作战使用的实际情况,分析作战任务和资源的多维属性。通过引入资源能力负载系数,定义任务需求与资源能力之间的矢量距离。以资源冗余和最小化协同负载策略为优化原则,建立了任务分配数学模型。借鉴和改进多维动态列表规划算法的思想,设计了具体的求解步骤,确定了任务选择资源的优先级。通过案例分析,验证了所提方法的适用性。     

三七茎叶提取物中人参皂苷Rb3的分离及指纹图谱

以三七茎叶提取物为原料，采用反相液相色谱柱进行分离纯化，通过考察流动相组成、配比、上样量和流量对分离效果的影响，确定了适宜的工艺操作条件．在此奈件下得到了人参皂苷Rb3，纯度达99．37％．进而以提纯的皂苷单体为标准品，采用外标法对其进行定量分析，并测得原料中含有人参皂苷Rb3质量分数为38．25％．同时又采用了高效液相色谱-质谱联用技术，建立了三七茎叶提取物的指纹图谱．     

多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.     

赴西安旅游的韩国游客的旅游偏好研究

旅游偏好的研究对旅游市场拓展和旅游资源开发具有重要的指导意义．以实际的问卷调研数据为基础，采用多维关联的频繁项集规则和计算机数据库统计等方法对调研数据进行分析，研究赴西安旅游的韩国游客的基本特征以及旅游资源偏好、旅游商品偏好和旅游娱乐项目偏好等．     

推广到多维系统的钱德拉塞卡方法

将钱德拉塞卡等提出的构造拉格朗日函数方法从一维系统推广到多维系统,并讨论其中存在的问题.举例说明所得结果的应用.     

综采工作面参数系统多维灰色状态模型

针对综采工作面影响因素多、系统复杂的特点,深入分析了综采工作面输入、输出参数系统。以综采工作面统计资料为基础,应用模糊数学理论、灰色关联分析方法和层次分析权重确定方法对众多输入参数进行了量化处理和综合,并进一步应用灰色建模理论,建立了综采工作面产量和效率两项输出参数与输入类参数的灰色状态模型-GM（0,4）模型。经验证,该模型具有一定的精度,对煤矿生产具有指导性作用。这为综采工作面参数系统研究提供了一条新方法。     

多维地震动作用下结构抗震计算的反应谱方法

比较全面地研究了在多维地震动作用下结构反应的组合问题，对各种组 合方法进行了评价。通过理论分析和大量的数值计算对比，建议了非对称结 构在多维地震动作用下合理的反应谱组合方法。     

基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.     

论多维思维的根据、特质和作用

要根除认识的片面性、直线性和形式主义,必须大力提倡多维思维。无论从思维本身考察,还是从现实发展着眼,多维思维方法的产生,都具有必然性,是应历史呼唤而生的时代产儿。多维思维的特质是全面性、整体性和具体性。运用多维思维,可以有效地调动思维的潜在能力,提高思维的效率和成果率,有助于敏锐地发现问题;有助于圆满地解决问题;有助于人们最大限度地获取信息,全面、深刻而且具体地认识问题。