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1.
信息技术的快速发展,使得闲置产能的分享逐渐成为生产领域重要的产能利用模式。为研究闲置产能分享时平台的最优定价问题,在平台向供给者收取交易费而对需求者不收费的条件下,首先,建立商业平台和公益平台的基础模型,并对两类平台进行分析和对比;然后,在基础模型之上构建以一定权重考虑其他参与者利益的平台X的定价模型,探讨权重对最优交易费、供需双方的数量以及平台最优利润的影响;最后,用数值例子验证文中重要定理以及权重对供需双方效用产生的影响。研究结果表明:(1)商业平台收取的最优交易费和获得的最优利润均高于公益平台;(2)考虑其他参与者利益的平台X收取的最优交易费和获得的最优利润、需求者(免费方)的数量和效用均随着权重的增加而增加,而供给者(被收费方)的数量及其效用则随着权重的增加而减少。研究结果为平台运营商和企业的行为决策提供理论参考依据。 相似文献
2.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。 相似文献
3.
本文以2020年高考中的两道平面向量最值题为例,分析试题的解法,并对背后隐藏的本质进行思考、探究,总结出一般性规律. 相似文献
4.
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
5.
1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”. 相似文献
6.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。 相似文献
7.
8.
提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法。传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时,收敛速度逐渐减慢, 出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等问题。所提出的算法解决了这些问题,使算法在进化前期避免陷入局部最优解,在进化中后期能够保持解的全局搜索能力。常规测定血清蛋白总量的方法通常采用凯氏定氮法、双缩脲法等,但存在时效慢、污染样本等缺点。采用拉曼光谱法进行检测,具有快速、无损的优点。以山羊血清为分析对象,按一定体积比配置35组待测样本,用拉曼光谱仪采集拉曼光谱,光谱采集范围为300~1 300 cm-1,采用基线矫正去除荧光背景,使用Savitzky-Golay光谱平滑法对原始光谱进行平滑处理,归一化处理光谱数据,并对拉曼光谱特征峰进行归属。实验结果表明,拉曼光谱能够表征血清中主要化学集团的信息,且由于官能团浓度差异,光谱特征峰强度随浓度变化明显,因此基于特征峰信息可以测定血清蛋白总量。实验中,以购买的山羊血清蛋白含量为基准,通过配置样本的体积比得到各组待测血清样本的蛋白含量,配置的单个液体样本体积为3 mL,随机选取8组实验样本作为模型测试集,剩余27组作为模型训练集。以经过处理的光谱特征峰强度和对应的血清蛋白含量分别作为模型的输入值及输出值,建立IABC-SVR,ABC-SVR和BP三种算法的定量模型,对测试集血清蛋白总量进行预测。最后通过均方差(MSE),相关系数(r)与建模时间分别进行对比,结果表明通过IABC-SVR建立的山羊血清蛋白定量矫正模型效果最佳,模型的相关系数为0.990 27,均方误差为0.244 3,建模时间为1.9 s,预测值方差均小于0.001 g·mL-1,预测准确率为99.8%。实验结果表明,应用激光拉曼光谱技术结合IABC-SVR算法,对快速定量检测山羊血清蛋白含量,具有较高的准确率和稳定性。 相似文献
9.
基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算 总被引:1,自引:0,他引:1
WANG Jiao-jiao SONG Xiao-yu MEI Xin YANG Gui-jun LI Zhen-hai LI He-li MENG Yang 《光谱学与光谱分析》2021,41(6):1722-1729
水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归(GPR)等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、高斯过程回归-随机森林(GPR-RF)、高斯过程回归-支持向量回归(GPR-SVR)和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明:GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小(R2>0.80,NRMSE<10%)。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性(R2增加0.02,NRMSE降低1.2%)。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。 相似文献
10.
针对双模态红外图像实际融合需求中常涉及到异类差异特征协同优化融合,且现有差异特征属性无法针对性地调整融合算法进行有效驱动,导致融合效果差等问题,提出了基于可能性分布联合落影的双模态红外图像融合算法选取的方法。首先计算双模态红外图像差异特征幅值的融合有效度,利用K最近邻法得到差异特征幅值的概率密度分布,得到差异特征频次属性的分布;然后通过差异特征幅值属性与频次属性构造差异特征权重函数,建立异类差异特征权重函数与多融合算法间的可能性分布合成,得到异类差异特征权重函数多融合算法融合有效度的联合落影;最后构建融合性能指标动态选取最优融合算法。实验结果表明,本文方法所选出的最优融合算法在等级得分指标上明显优于其他算法,验证了本文将可能性分布联合落影运用于双模态红外图像最优融合算法选取中具有可行性。 相似文献