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1.
针对公众参与的语言信息多属性群决策问题,研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先,根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后,对大群体进行共识分析,由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型,确定参与者群组的权重;构造正、负理想方案的评价向量,构建多目标规划模型,用拉格朗日乘子法求解属性权重;定义各方案的加权贴近度,并以此对方案进行排序和优选。最后,通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。 相似文献
2.
为提高薄壁管结构耐撞性,以雀尾螳螂虾螯为仿生原型,结合仿生学设计方法,设计一种含正弦胞元的多胞薄壁管结构。以初始峰值载荷、比吸能和碰撞力效率为耐撞性指标,通过有限元数值模拟分析了不同碰撞角度(0o、10o、20o和30o)条件下,仿生胞元数对薄壁管耐撞性的影响,通过多目标的复杂比例评估法获取仿生薄壁管的最优胞元数。基于不同碰撞角度权重因子组合,设置了4种单一角度工况和3种多角度工况,采用多目标粒子群优化方法获取了不同工况下薄壁管结构最优胞元高宽比和壁厚。复杂比例评估结果表明,胞元数为4的薄壁管为最优晶胞数仿生薄壁管。优化结果表明,单一角度工况下,最优结构参数高宽比的范围为0.88~1.50,壁厚的范围为0.36~0.60 mm,碰撞角度为0o和10o的最优高宽比明显小于碰撞角度为20o和30o的;多角度工况下,最优高宽比范围为1.01~1.10,壁厚范围为0.49~0.57 mm。 相似文献
3.
多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种,大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性,对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低,因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此,本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体,多孔氮化硼为掺杂物,采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层,通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征,结果表明:该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构,该结构有利于增加涂层的比表面积,从而实现对PAHs的大量富集;在320℃解吸温度下,涂层材料的色谱基线基本稳定,表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层,结合气相色谱-氢火焰离子化检测器,对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化,建立了用于以上3种PAHs... 相似文献
4.
针对我国小行星探测任务对电推进系统离子推力器设计要求,基于等离子体基本理论建立了多模式离子推力器输入参数与输出特性关系,完成各工作点下屏栅电压、束电流、阳极电流、加速电压,流率等输入参数设计,采用试验研究和理论分析的方法研究了推力器工作特性.试验结果表明:在设计输入参数下,23个工作点推力最大误差小于3%,比冲最大误差小于4%,在功率为289—3106 W下,推力为9.7—117.6 mN,比冲为1220—3517 s,效率为23.4%—67.8%,电子返流极限电压随着推力增加单调减小,最小、最大推力下分别为-79.5 V和-137 V,放电损耗随着功率增大从359.7 W/A下降到210 W/A,并在886 W时存在明显拐点,效率随功率增大而上升,在1700 W后增速变缓并趋于稳定,在轨应用可综合推力器性能、任务剖面要求、寿命,合理设计输入参数区间,制定控制策略. 相似文献
5.
研究采用有误差的数值计算来获得无误差的准确值具有重要的理论价值和应用价值.这种通过近似的数值方法获得准确结果的计算被称为零误差计算.本文首先指出,只有一致离散集合中的数才能够开展零误差计算,即有非零隔离界的数集,这也是"数"可以进行零误差计算的一个充要条件.以此为基本出发点,本文分析代数数零误差计算的最低理论精度,该精度对应于恢复近似代数数的准确值时必要的误差控制条件,但由于所采用恢复算法的局限性,这一理论精度往往不能保证成功恢复出代数数的准确值.为此,本文给出采用PSLQ (partial-sum-LQ-decomposition)算法进行代数数零误差计算所需的精度控制条件,与基于LLL (Lenstra-Lenstra-Lovász)算法相比,该精度控制条件关于代数数次数的依赖程度由二次降为拟线性,从而可降低相应算法的复杂度.最后探讨零误差计算未来的发展趋势. 相似文献
6.
汽配件颜色喷涂顺序问题通常以生产线上相邻汽配件颜色切换次数少为最优目标,以进一步降低生产成本.该类问题具有所有汽配件都必须喷涂一次且只喷涂一次的特点,为此提出了TSP转化与建模的方法.将待喷涂汽配件定义为TSP顶点,任意两个待喷涂汽配件的颜色切换定义为顶点的距离,仿照TSP问题构建0-1规划模型;类似于顶点距离,将某些汽配件的颜色或类别不相邻要求定义为0-1矩阵,巧妙地构造了喷涂生产的约束条件.该建模方法简单快速,通用性高,适用于具有类似特点的各类生产实践问题. 相似文献
7.
在p-adic域上研究分数次Hardy型算子与CMO(Q_p~n)函数生成的多线性交换子,建立了交换子在Lebesgue空间和Herz空间上的有界性.对Hardy算子的多线性交换子也得到了相应的结果. 相似文献
8.
针对惯性约束聚变实验中多诊断系统在有限空间同时作业引发碰撞风险的问题,设计了基于碰撞目标检测和空间距离测算方法的空间干涉检测与预警系统,分析了真空靶室特定环境下不同实现方法的适用条件和可行性。实验室条件下模拟验证结果表明,基于结构光深度图像获取方法可获得较好的碰撞距离测量精度,在靶室半径探测距离内空间测距误差不大于3cm,为靶室空间干涉检测与预警提供了一种可行的解决方案。 相似文献
9.
近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献