可变序结构下向量优化中的一个新非线性标量化函数及其应用

在具有可变序结构的一般拓扑向量空间中定义了一个新的非线性标量化函数,讨论了该函数的主要性质.同时作为应用,通过该函数构造出了一族半范数和一类赋范线性空间,并在最后建立了该非线性标量化函数和半范数的上、下半连续性结论.     

基于相移偏折法的高反射表面面形测量技术

利用单相机所采集的图像实现了对光滑高反射表面面形的直接检测.首先利用相机获取参考平面在标准平面镜中的镜像,然后通过参考平面上的点与归一化成像平面上图像点之间的密集折返对应关系,求得待测镜面的深度距离,从而实现对高反射表面面形的测量.通过光线追迹将该测量过程转化为求解物空间中关于两对应光线束之间的相交问题.以相位为载体获取面形梯度分布,求得该表面的法向量场,并求解相应的反射光线束.通过光线追迹对该光线束与相应入射光线束求“交点”检测高反射表面.对标准平面镜进行实验检测,测量得到的面形平面度为0.19 mm.采用传统方法与本文所提方法对汽车后视镜进行检测,所得检测结果对应点之间的平均距离为0.15 mm,验证了本文方法检测镜面面形的有效性.     

基于SVM的固化土无侧限抗压强度模型

为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度.     

大数据背景下水厂自动投矾模型研究

根据某市自来水有限责任公司第二水厂的历史矾耗数据，建立矾耗流量关于原水浊度、温度等的动态矾耗模型. 通过对数据进行处理得到10900个合格且净水效果高效的数据，将筛选出的数据分为训练样本集和测试样本集. 在回归拟合中，通过拟合R2的大小将原水浊度划分为“低浊”“中浊”“高浊”3个区间，利用泰勒展开公式的非线性变量代换分别对3个区间建立不同的多项式回归模型，得到预测正确率约为72%，总的矾耗流量值约减少了9.6%的结果；在随机森林模型中，使用10900个合格数据，利用训练样本集，以“原水浊度”“pH值”“原水流量”和“水温”为输入变量，建立包含2000棵决策树的随机森林模型，得到预测正确率约为44. 21%，总的矾耗流量值增加了0.04%的结果. 从模型对合格数据的拟合优度看，随机森林模型比非线性回归模型效果更好；在平均绝对误差、平均绝对偏差百分比等评价指标上，前者均优于后者；但从历史数据检验的结果，模型的可解读性，模型的操作难度和推广角度看，分段二元非线性回归模型的优势更为突出.     

中国出境旅游的外交效应

2000年以来，中国出境旅游高增长、高消费，影响力不断增大，成为国家外交战略的重要内容，外交效应逐渐显现。通过辨析中国出境旅游外交效应的概念、表现形式和结果，基于10个中国主要出境目的国的旅游互动数据，采用DIF-GMM计量经济模型，实证检验了中国出境旅游外交效应。结果表明，中国通过有序推进ADS协议、加强经济援助、举办“旅游年”活动、实施旅游“制裁”，并积极参与国际制度建设等旅游外交行为，促进了与世界各国的友好交往，维护了自身核心利益，提升了外交软实力和国际影响力。国际旅游反作用于国际关系，对国际关系具有显著的正向促进作用，不仅是国际关系的结果，而且是其重要动因之一。中国出境旅游与政治、经济、社会、文化等联动，多方面提升了中国的国际影响力。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中，用户能准确识别数据类别，但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别，为此，提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度，引入数据的顺序信息，为降低标记难度，提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法，用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证，将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类，算法的分类结果模型一致度达近98%，验证了方法的有效性。