GA和HS算法解决电子化配车方法比较

本文针对海尔集团配车系统的业务需求,简要介绍了运用遗传算法(GA)和启发式算法(HS)求解集装箱装载问题的模型,讨论两个模型的建立和求解算法的异同.文中根据实验数据,对两种算法的性能进行了比较和分析,最后提出了有机地结合两种模型的设想.     

机械工业售后服务协同管理平台研究

针对售后服务的业务特点和目前存在的突出问题，提出了协同售后服务的管理理念，并将链式管理思想应用到协同售后服务中，通过以“小平台、大系统”为主要特点的协同管理平台，实现产业链上企业间的协同备件管理、协同维修服务、协同故障诊断等业务。     

支持向量机在入侵检测系统中的应用

为了提高信息系统的安全性,本文将基于统计学习理论的支持向量机方法应用到入侵检测系统中,保证了在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率,达到了能够对系统异常情况准确预测的目的。该方法避免了基于传统机器学习的局限性,保证了较强的推广能力,从而使整个入侵检测系统具有较好的检测性能。     

卷烟工艺过程中水分相关性分析研究

如何通过调整制丝线关键工艺参数来保证烟支物理指标、产品质量稳定性一直是卷烟工艺面临的重点问题。针对两者之间存在着复杂的非线性关系问题,本文改变传统分析方法,采用多种统计分析方法、特征选择、M5P模型树等方法对关键工艺水分与烟支水分影响规律进行探索研究,挖掘出重要的关联规则,该实验结果表明,该分析方法的有效性和可行性,得出的水分分析模型能有效辅助技术人员在工艺标准修订时提供技术支撑。     

改进随机森林的波长选择用于烟叶近红外稳健校正模型的建立

为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。结果表明:①RF波长优选可以筛选出对外界变化敏感性低的波长变量。②模型更加简单,且具有更高的精度和稳健性。该方法对建立稳健的烟叶近红外品质快速分析模型具有一定的参考意义。     

解决约束三维装箱问题的混合粒子群算法

针对约束条件下三维装箱问题复杂性,为提高装箱利用率,本文提出了混合粒子群算法,该算法采用BF启发式算法配合改进的自适应权重粒子群算法实现。通过仿真试验,结果表明该混合粒子群算法对解决部分约束条件下装箱问题较之传统研究遗传算法利用率和准确率更高,具有不同程度的可行性。     

基于正交小波网络的非线性系统辨识

本文介绍了一种基于正交小波网络(OWN)的非线性系统的辨识方法。阐述了正交小波网络理论，提供了用正交小波网络进行辨识的方法．并对高炉煤粉喷吹系统的非线性系统进行了动态辨识，结果表明此方法是可行的。     

高维空间下烟叶质量相似性度量方法研究

为判断高维数据空间下烟叶质量相似性,本研究提出了一种基于核变换和测地距离线的局部线性嵌入的相似性度量计算方法,并以450 个复烤片烟样品质量分布特征为材料进行特征分析与相似性度量实验验证。结果表明,主成分分析(PCA)的线性降维方法虽能体现原料质量数据内在的非线性特征,但样本点重叠较多,而测地线局部线性嵌入降维方法则能很好表征样本点的分类能力和对领域数据的适用性;在相似性度量时,嵌入映射方法在同产区、同部位、相近等级类烟叶搜索到的数量大于在原始数据集和PCA 变换后数据集上搜索得到的结果,该方法能够有效解决传统原料相似性度量方法中要求低维空间保距映射的问题。