基于支座反力影响线曲率差分的等截面连续梁损伤识别方法

为了实现仅采用损伤状态信息对等截面连续梁进行损伤识别,通过推导三跨不等跨连续梁在移动荷载作用下的支座反力影响线,发现支座反力影响线求曲率并作差分后的曲线在损伤位置会发生突变,基于该现象提出了一种损伤定位方法,进一步建立了损伤程度计算方法,可对损伤程度进行较精确的定量。通过一三跨连续梁和一四跨连续梁工程实例的仿真分析,证明了支座反力影响线曲率差分指标损伤定位和相应的损伤程度定量方法对等截面连续梁损伤识别具有可行性。     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

支持向量机法预测卤代苯和苯酚衍生物的毒性

应用支持向量回归算法（SVR）,以按非氢原子分类的分子电性距离矢量（H-MEDV）为参数,通过参数的优化,建立了几种更强的预测模型,预测了卤代苯和苯酚衍生物的毒性,并根据H-MEDV参数原理对预测结果进行了初步探讨.各预测模型的标准误差分别为0.305、0.267、0.275、0.228、0.362、0.238,均低于采用多元线性回归（MLR）和逐步回归（SMR）法的预测结果,说明支持向量回归算法在小样本、多变量的样本建模预报问题上具有一定的优势.     

友伴支持对大学生抑郁情绪的影响

探讨友伴的社会支持与大学生抑郁情绪之间的关系。其方法是采用友伴社会支持量表 (ISSB)、抑郁量表 (CES -D)对 116 6名大学生进行问卷调查。结果 :大学生的抑郁在友伴实质性支持、情绪情感支持上的差异具有统计学显著意义 ,友伴实质性支持低分组、情绪情感支持低分组的抑郁得分均显著高于相应高分组的得分 ;友伴实质性支持、情绪情感支持对大学生抑郁均有显著的负向预测作用 ,两者的解释率为 13 5 %。结论 :友伴的实质性支持、情绪情感支持能影响大学生抑郁情绪 ,且有一定的负向预测作用。     

Yarn Properties Prediction Based on Machine Learning Method

Although many works have been done to constructprediction models on yarn processing quality, the relationbetween spinning variables and yam properties has not beenestablished conclusively so far. Support vector machines(SVMs), based on statistical learning theory, are gainingapplications in the areas of machine learning and patternrecognition because of the high accuracy and goodgeneralization capability. This study briefly introduces theSVM regression algorithms, and presents the SVM basedsystem architecture for predicting yam properties. Model.selection which amounts to search in hyper-parameter spaceis performed for study of suitable parameters with grid-research method. Experimental results have been comparedwith those of artificial neural network(ANN) models. Theinvestigation indicates that in the small data sets and real-life production, SVM models are capable of remaining thestability of predictive accuracy, and more suitable for noisyand dynamic spinning process.     

一种新的浮选泡沫图像识别方法

针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.     

基于支持向量机算法和其他算法在文本分类中的性能比较

分析了几种典型的文本分类算法的特点.其中,支持向量机算法具有最优性能,但处理大量数据时,耗时比较大;K-NN方法与K值的选取有很大关系,而且实时性不够良好;朴素贝叶斯方法在实际应用中可以得到比较好的效果;神经网络方法提供了比较容易的方式预测非线性系统,训练过程很慢,不能适应大数据量的学习.     

韶关产业转移的金融支持

基于产业转移支持机理构建产业转移金融支持框架,通过调查问卷和实地走访的方式。分析目前产业转移园区金融支持存在的问题及原因,相关研究表明韶关产业转移的金融支持有如下特点：宏观方面,能及时出台金融支持政策。但金融资源存量和质量仍有提升空间;中观方面,金融资源能大力支持园区基础设施建设,但信贷配置不公平、金融体系不完善阻碍了金融资源支持作用的充分发挥;微观方面,特色金融产品丰富,但存在融资方式单一、贷款效率较低等问题。因此。应该从宏观、中观和微观三方面实施扁平化信贷,严把转移J~,Jk准入门槛,形成点对点的支付结算服务。     

高新技术企业技术创新政策支持体系研究

从财政支持体系、税收支持体系、金融支持体系、知识产权保护体系、人才服务体系、技术服务体系等方面,探讨了高新技术企业技术创新政策支持体系,并提出了相应的对策,