PSO-LSSVM对LIBS定量分析精度的提高

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。     

高维多项式理想的实根计算

研究高维多项式理想实根的计算。对于给定的高维多项式理想,首先通过一个典范同态映射将其转化为扩张多项式环中的零维理想。基于零维实根是实极大理想的交集的结论,该扩张理想的实根可以在新的多项式环中计算。最后,通过理想的收缩,把实根收缩回原多项式环,便可得到高维多项式理想的实根。     

有限群共轭类长度的一点注记

假设G=AB是子群A和B的互相置换积。通过A?B中元素的共轭类长度给出了群G的结构，推广了一些最近的结论。     

零气耗空气除湿实验研究

针对有热再生式压缩空气除湿装置在再生及冷吹过程中产生气耗的缺点,运用喷射器及恒压变温吸附再生原理设计了一种零气耗空气除湿工艺流程。在搭建小型实验台的基础上,通过改变喷射器引射率进行实验研究三种工况条件下活性氧化铝的吸附再生性能。实验结果表明:实验全过程能够保持一个相对稳定且有效的恒压变温吸附再生条件,且出口空气露点达到生产要求;随着喷射率的降低,吸附剂再生效果逐渐下降,而吸附效果逐渐上升。引射率为0.5时的再生时间约为引射率0.75的1.85倍,再生速率约为0.51倍。而引射率0.33,引射率0.5的吸附效率分别为引射率0.75的1.04倍,1.11倍,吸附稳定时间1.11倍,2.22倍。     

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。     

基于0-1规划的群模糊层次分析法

根据指派问题模型的思想将单模糊层次分析法推广到群模糊层次分析法,建立了基于0-1规划的群模糊层次分析法模型。然后以历届全国大学生数学建模竞赛试题质量的综合评价指标体系为例,给出了这种方法的计算结果,并与基于加权平均的群模糊层次分析法的计算结果进行了对比分析,说明了基于0-1规划的群模糊层次分析法的有效性和优越性。     

基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法

针对属性间存在着关联性的直觉语言多属性群决策问题,提出一种基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法.首先定义直觉语言Choquet积分平均算子、直觉语言Choquet积分几何算子,并讨论其性质;然后考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为,对每个属性下方案两两之间的优势-劣势进行比较,计算属性关联情境下每个方案相对于其它方案的益损值,构建益损值感知价值函数矩阵;进一步计算方案相对于其它所有方案的综合感知价值函数值,进而依据备选方案综合感知价值函数值大小进行排序择优,并通过实例分析表明该方法的可行性和有效性.     

不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法

为了解决具有不完整信息的直觉模糊软集多属性群决策方法的问题,首先在模糊软集和直觉模糊软集的基础之上推广已有软集中缺失数据的填补方法,用来确定不完整信息的填补值。不同决策者的权重值由直觉模糊软集的距离来确定,参数的权重值由熵度量来确定。在群决策的过程中,借助直觉模糊软矩阵集成运算公式,将不同决策者的决策矩阵集成为综合决策矩阵。然后根据对象得分值的不同实现决策。最后,给出实例分析,验证了该方法在实际中有广泛的应用。