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1.
邢成梁李忠学 《数学的实践与认识》2022,(11):122-131
动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策. 相似文献
2.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 相似文献
3.
设计受控实验是科学实验实证的重要手段,这种科学探究的核心能力,也是教育部在《普通高中化学课程标准(2017年版2020年修订)》中对学生能力的评价之一。在分析学生能力现状、教材内容后,经过教学实施,充分利用教材,帮助学生认识变量控制要素,达成能系统地综合应用变量控制解决实际问题的教学目标。 相似文献
4.
5.
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6 000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。 相似文献
6.
皮肤组织作为富含纤维的非均匀材料,具有复杂的力学特性.皮肤组织在循环加载作用下,随着循环次数的增加,加载过程的应力响应逐渐降低,并最终达到不随循环次数增加而改变的稳定状态,这种现象被称为应力软化行为.本文对加载过程中纤维的延展机制对宏观力学响应的影响进行研究,认为在外界载荷较小时该机制主导了宏观层次上的应力软化行为,随着外界载荷的增大,拉伸过程中微观结构损伤的演化开始产生影响,而且此时内部微观结构的演化由两种机制共同影响,据此建立了连续介质模型,将宏观尺度上应力软化行为和微观结构的演化相关联.将所获得的应力响应理论结果与猪离体头部皮肤在循环加载作用下的实验结果进行对比分析,证明了该模型能够合理地描述皮肤组织在循环加载作用下的应力软化行为. 相似文献
7.
8.
共振隧穿二极管(RTD)可编程逻辑门是一种由单双稳态转换逻辑单元(MOBILE)及正、负输入分支组成的阈值逻辑电路。基于二进制神经元模型中的三层网络结构,提出了基于RTD可编程逻辑门的n变量函数实现算法。按照汉明距离由大到小的顺序,搜索最优输入向量,用定理1或定理2方法产生隐层函数,通过变换次数,确定输入向量的真假及隐层函数的权重。由于定义了最优输入向量及变换次数,提高了算法的准确性;又由于采用了定理2方法,令设计的电路更简单。 相似文献
9.
重金属污染一直影响着人们的健康生活,如镉,铅和铜等的污染,故而土壤重金属的快速检测和如何预防,一直受各国学者关注和研究。传统土壤重金属检测方法(如原子吸收光谱法、X荧光光谱法等)样品预处理复杂,分析成本较高,易形成样品的二次污染,不能满足快速分析的要求。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种典型的原子发射光谱,它是基于分析物质中原子和离子受激发而发射的特征谱线信息,进而研究物质成分的分析方法。LIBS技术能够快速检测任何状态(固、液和气态)物质元素的成分和含量,被看作是未来化学检测和快速绿色分析领域的新兴技术。LIBS技术具有对样本简单预处理(或不需要处理)、多元素同步分析、远距离测量、适用性广等优势,被广泛用于生活生产的各个领域,已成为近年来国内外学者广泛关注和研究的热点之一。在农业信息快速感知的大背景下,以激光诱导击穿光谱技术为技术手段,以土壤重金属铅元素为研究对象,运用理论分析和数学建模相结合,建立了多种基于单变量定标曲线的土壤重金属铅检测模型,并进行了模型验证。自制15个已知的铅元素浓度梯度的谱线土壤样本,在获取了土壤LIBS数据之后,对其进行预处理对比,建立了基于谱峰强度、谱峰积分、洛伦兹拟合强度三种定标曲线模型,对土壤中铅元素含量进行定量分析,得出基于三种定标曲线模型对土壤中铅元素含量的预测决定系数R2分别为0.918 0,0.910 1和0.914 3,三种定标曲线分析方法的预测结果都较好,说明了LIBS结合单变量定标曲线法对土壤中铅含量的检测可靠性高。最后选取部分样本数据进行验证,结果较好。研究结果为研发便携式农田土壤污染物检测技术与装备提供技术支撑,也为农田精准管理和科学施肥奠定基础。 相似文献
10.
针对绿色供应商选择过程中,评价指标数量明显超过可供选择的供应商数量且指标之间存在优序关系等特点,提出了基于中智犹豫模糊语言优先QUALIFLEX方法的绿色供应商选择方法.首先,利用中智犹豫模糊语言表征评价信息和评价权重;其次,构造优先矩阵对指标权重做精确化处理,考虑到决策者对指标的要求和指标之间的优序关系,对指标权重进行修订;然后,提出改进的中智犹豫模糊语言余弦距离测度,在此基础上借助QUALIFLEX方法确定备选供应商的最终排序;最后,利用化学制药企业选择原料供应商的案例验证了所提方法的有效性. 相似文献