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为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长提取,并运用支持向量机算法(SVM)建立模型。结果显示:所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。 相似文献
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激励生产商参与回收废弃家电及电子产品的二层规划模型 总被引:1,自引:0,他引:1
采用二层规划研究激励生产商参与回收废弃家电及电子产品的机制。设计了激励机制:政府根据生产商当年回收且正确处理量与当年家电及电子产品废弃量的差额稽征处理基金;当年回收且正确处理量达不到当年废弃量的一定比例时,根据差额征收惩罚费用。建立二层规划模型,上层决策者为政府,追求社会福利最大化,其决策变量是:单位废弃家电及电子产品被征收的处理基金;下层决策者为生产商,追求自身收益最大化,其决策变量是:当年回收且得到正确处理的废弃家电及电子产品数量。采用库恩—塔克条件求解,最后以青岛市为例给出算例。 相似文献
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