复合量化多目标方法在维修力量派遣决策中的应用

针对部队装备维修决策特点,从多目标决策需求出发,结合三角模糊数结构特点,考虑非平衡指派和任务紧急程度,建立装备维修力量模糊多目标指派模型,用水平效应及不确定度对决策意识的模糊性进行描述并加以量化,应用改进遗传算法求多目标模糊派遣模型的最优决策解。实例仿真表明,其计算结果符合实际情况,其最优结果可为决策者提供决策依据,帮助提高维修保障调配的适时性和任务执行的有效性,充分发挥装备维修力量的作用。     

Ti~(4+)掺杂对α-BZN结构与介电性能的影响

采用固相反应法制备Bi1.5ZnNb1.5-xTixO7(0≤x≤0.2,BZNT)陶瓷,研究了Ti4+替代Nb5+对Bi1.5Zn-Nb1.5O7陶瓷显微结构、介电性能和结晶化学特性的影响。结果表明:替代量x≤0.15 mol时,样品为单一的α-BZN相;陶瓷样品在960℃表现出最佳烧结特性,随着Ti4+替代量增加,晶格常数减小;结晶化学参数键价和AV(O')[Bi4]、AV(O')[Bi3Zn]、AV(O')[Bi2Zn2]、AV(O')[Ti3Zn]均增大,且该行为与其晶格常数、介电性能变化相吻合。     

浅析海上货物运输保险保险利益

保险利益是海上保险的灵魂,本文通过对各国法律规定的分析,对保险利益的定义进行了界定,提出应将"风险承担"作为保险利益的构成因素。并着重分析了保险利益与贸易术语之间的关系,对国际贸易实务的买卖双方提出了自己的建议。     

话轮转换与交际

话轮转换研究是会话分析中的核心问题。本文从话轮的概念、话轮的构成及转换规律、转换形式及话轮转换策略等方面探讨了会话交际的规律。本文的研究不仅有助于对会话中话轮转换的规律和技巧有进一步的了解,而且有助于在实践中获取更好的交际效果。     

一种Apriori的改进算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的.     

新型果蔬加工用酶——粥化酶

以黑曲霉菌株A．niger103为出发株，通过紫外、亚硝基胍等诱变剂进行反复诱变处理，得到一株高产菌株A.niger537，果胶酶酶活提高了130％，同时测定了其纤维素酶、木聚糖酶、蛋白酶及淀粉酶的酶活，分别达到4．76，176．82，832、4，105．73u／mL．并通过单因素试验研究了营养条件对改变各酶产酶量及其酶系组成的影响．     

国有资产管理公司运作中若干问题的探析

国有资产管理公司,作为当前探索国有资产经营的一条有效途径来讲,它在财产所有、设立条件、对外投资等方面具有特殊性,但作为企业法人,它在公司的法人治理结构、产权管理、经营方式上都与一般企业有相似之处。然而,从目前来看这三方面存在着严重的问题,突出表现为法人治理的低效;产权监督的弱化、产权主体不明确和经营方式的行政化。所以国有资产管理公司要解决上述问题,必须严格按法律规范完善法人治理结构,合理配置权力,解决内部人控制问题;实现产权多元化和国有出资人权能到位,加强监督职能;给其准确合理的功能定位,改革政府遗留的行政体制,正确处理社会功能和经济功能。从认识、制度和管理等方面真正实现国有资本运营从而达到国有资产的保值、增值。     

Actor-Critic框架下的数据驱动异步电机 离线参数辨识方法

电动汽车用电机的参数辨识可以使电机在任意转速下尽可能输出更高的转矩及效率,是优化电机输出性能的重要手段。传统的基于模型驱动的参数辨识方法的缺点为易受模型误差的影响、抗干扰能力差以及无法实现全转速范围内的转矩最优。鉴于上述缺点,该文研究了一种完全基于实际数据的电动汽车用异步电机离线参数辨识方法,对电机的转子电阻和励磁电感在任意转速下进行了优化,从而使电机能够在特定转速和特定电流下输出最优转矩。为达到电机在特定转速和电流下输出转矩最优的目的,研究了一种基于Actor-Critic框架的电动汽车用异步电机离线参数辨识方法,确定了框架中的观测、奖励和动作的设计。实验证明相对于传统参数辨识方法,该文方法具有更高的精确性和鲁棒性,同时确保了电动汽车用异步电机在任意转速下的输出转矩最优。     

基于协同过滤的多维度电影推荐方法研究

推荐系统作为解决信息过载的办法之一,广泛运用于各个领域,其中基于协同过滤的推荐方法应用最为成熟和广泛,但是由于传统的协同过滤推荐方法只考虑了用户和项目两个维度,忽略了包括环境因素、影片信息、观影感受等在内的多维度影响因素。分析表明以上多维因素对用户在进行影片评分时有着较为重要的影响。通过线性回归方法寻找并确定多维度属性以及各属性的影响程度,进而在传统协同过滤的基础上融入多维度影响因素,最终构建基于协同过滤的多维度推荐方法。实验表明,该方法相比传统协同过滤推荐方法的推荐效果有一定的提升,其中最优平均绝对误差取值下降了约6%,平均绝对误差均值下降了约2%,说明该方法相比于传统的协同过滤推荐方法具有更高的准确性,从而验证了该方法的有效性。     

基于正交极差分析的青龙河流域HSPF模型参数寻优模式

为评价桃林口水库水文水质状况,建立其上游青龙河流域的BASINs/HSPF水文水质模拟模型.以Nash-Sutcliffe效率系数作为评价标准,联合正交设计和极差分析法进行参数寻优研究和可靠性分析.结果表明:BASINs/HSPF模型参数寻优的正交极差联合分析模式可大幅减小参数的寻优次数和寻优区间,是获得模型灵敏度参数和参数满意解的高效模式,可为模型参数寻优算法开发提供借鉴;应用正交极差分析的参数率定结果,以青龙河流域下游桃林口水库监测点2011年实测径流数据对模型进行验证,验证期(2011年)的Nash-Sutcliffe效率系数为0.79,稍低于率定期(2012年)的Nash-Sutcliffe效率系数(0.81)以及PEST自动校准的Nash-Sutcliffe效率系数(0.84),水质模拟结果也基本吻合;针对青龙河流域BASINs/HSPF模型,应用正交极差分析方法识别出6个高灵敏的BASINs/HSPF模型参数(IRC、INFILT、AGWRC、DEEPFR、AGWETP和LZSN);应用正交极差分析方法获得的BASINs/HSPF模型参数满意解取值区间依次为:LZSN[2.0,6.3],INFILT[0.084,0.167],AGWRC[0.90,0.95],DEEPFR[0.209,0.333],BASETP[0.067,0.199],AGWETP[0.067,0.199],CEPSC[0.14,0.27],UZSN[1.35,2.00],IRC[0.392,0.483].