信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法

区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性.     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

The asymptotic equivalence between the iterated improved 2sls estimator and the 3sls estimator

In this paper we show that the 3SLS estimator of a system of equations is asymptotically equivalent to an iterative 2SLS estimator applied to each equation, augmented with the residuals from the other equations. This result is a natural extension of Telser (1964).     

基于改进D—S证据理论的TOPSIS模型在科技奖励评价中的应用

针对科技奖励评价的特点,根据改进D—S证据合成规则,将专家的评价指标值转化为指标的综合得分并形成决策矩阵;结合TOPSIS模型求解理想解和负理想解,计算距离和贴近度,对各评价项目进行综合排名。实证结果表明：该模型能够很好地解决科技奖励评价过程中的不确定性问题,为科技奖励综合评价提供了一种新的思路。     

西部地区物流实力综合评价实证分析

通过构建评价物流实力的指标体系,选取15个与物流业相关的具有代表性的评价指标作为西部十省(市)区的物流实力综合评价的原始指标,利用改进的主成分分析法对15个指标数据进行处理分析,对西部十省(市)区物流实力给出了客观评价,并指出了主要的影响指标,同时就物流业进一步发展提出了积极、合理的建议。     

扎鲁司特的合成工艺改进

目的合成扎鲁司特,改进工艺。方法5-硝基-1H-吲哚经甲基化、付-克反应、缩合、还原和酰胺化反应制得扎鲁司特,主要对甲基化、付-克反应和还原工艺进行了改进。结果通过优化条件合成了扎鲁司特,总收率31.6%,目标化合物结构经红外、质谱、核磁共振谱、元素分析确证。结论改进后的工艺原材料价廉易得,降低了生产成本,更适合工业化生产。     

基于改进雷达图的网络舆情实例指标体系研究

旨在建立可视化的灵活指标体系。通过比较分析法对现有网络舆情指标体系进行分析,建立相关量化模型。应用“投资组合理论”思想,以占中事件为例,利用其百度、新浪、鹰击系统等相关数据,综合应用现有指标体系,引入改进雷达图工具,最终结合网络舆情指标的特点建立改进雷达图的网络舆情指标体系。     

粮食作物生产结构与农户粮食消费的演变

利用效用理论的无差异曲线研究方法,基于云南南部山区陆稻改良技术推广的农户调查,分析陆稻改良技术对主要粮食作物生产结构以及农户粮食消费偏好的影响。研究发现,云南南部山区陆稻增产种植面积大幅度下降,释放了玉米作为饲料粮的生产空间,加深了粮食的市场化消费程度,经济发展步入初级小康阶段。但是,粮食消费偏好显示陆稻作为口粮消费的收入效应高于替代效应,反映出云南南部山区在与市场接轨中的政策效力不足或者发展方式滞后。因此,云南南部山区农业经济发展不仅需要依托科技,更需要结合粮食消费需求加强市场发展,保障粮食安全。     

优化汽车故障诊断神经网络的改进遗传算法

为了优化汽车故障诊断神经网络的权值和网络结构,改进并设计了遗传算法.在保证种群多样性的条件下,将种群规模降低到最小;引入BP算子,与交叉和变异算子共同竞争,自适应调整运算概率;引入个体间的广义海明距离用于保持种群的多样性,引入连接权的敏感度用于优化网络结构.算法对比测试表明,改进后的遗传算法能够在优化权值的同时优化网络结构,减少了内存占用量,保证了种群的多样性,提高了算法的运行速度和收敛效果.     

泡沫驱经验模型及其应用

气体以泡沫的形式注入油藏是一种极有效的提高采收率方法。泡沫可作为流度控制剂,也可作为封堵剂或被用来控制生产气油比。到目前为止,已有许多泡沫驱模型用来模拟泡沫驱的动态,如机理的、经验的和半经验泡沫模型。介绍了两种最常用的泡沫驱模型:PBM模型和经验模型。其中,经验模型由于需要的实验数据量少,只需增加一个额外的表面活性剂流动方程等,所以被广泛采用。为此,开发了一个简易的泡沫驱经验模型。