基于Multi-index LQ与CIC指数的集成评估框架

将多指标区位商计算和工业集群竞争力评价相结合,生成集成的工业集群竞争力评估框架,运用统计数据,可对我国区域工业集群现状及工业集群竞争力水平进行分析。结果表明,区域工业经济存在4种类型,即集聚的竞争优势产业、集聚的竞争劣势产业、非集聚的竞争优势产业和非集聚的竞争劣势产业;据此,我国区域工业经济的支柱产业和主导产业可以被确定。

Multi-index analysis of the melting process of laterite metallized pellet

Herein, a multi-index analysis of the nickel content of an alloy, output rate of the alloy, nickel recovery rate, and iron recovery rate during the melting of laterite metallized pellets was performed. The thermodynamic reduction behavior of oxides such as NiO, FeO, Fe_3 O_4, and Cr_2 O_3 was studied using the FactSage software, which revealed that SiO_2 is not conducive to the reduction of iron oxides, whereas the addition of basic oxides such as CaO and MgO is beneficial for the reduction of iron oxides. On the basis of a comprehensive analysis to achieve greater nickel recovery and lower iron recovery rates, the optimum experimental parameters in the orthogonal experiment were A3 B1 C3(t = 30 min, C/O = 0.4, R = 1.2); the indicators wNi, φalloy, ηNi, and ηFe had values of 15.0 wt%, 12.1%, 44.9%, and 96.4%, respectively. In single-factor experiments, increasing basicity(R) substantially improved the separation effect in the low-basicity range 0.5 ≤ R ≤ 0.8 but not in the high-basicity range 0.8 ≤ R ≤ 1.2. Similar results were obtained for the effect of the C/O ratio. Moreover, the recovery rate of nickel increased with increasing recovery rate of iron.

Presentation of a multi-index clustering technique for the mathematical programming of block-cave scheduling

Long-term planning is one of the most important stages that determines the distribution of cash flows over the mine life and the feasibility of the project. However, it is not feasible in block caving to generate a production schedule that will provide optimal operating strategies without considering geotechnical constraints. This paper develops a mixed-integer linear programming(MILP) model to optimize the extraction sequence of drawpoints over multiple time horizons of block-cave mines with respect to the draw control systems. A multi-similarity index clustering technique to solve the MILP model in a reasonable time is also presented. Application and comparison of production scheduling based on the draw control system and clustering technique are illustrated using 325 drawpoints over 15 periods. The results show a significant reduction in the size of the MILP model, and in the time required to solve it.

MIX-RS:A Multi-Indexing System Based on HDFS for Remote Sensing Data Storage

A large volume of Remote Sensing(RS)data has been generated with the deployment of satellite technologies.The data facilitate research in ecological monitoring,land management and desertification,etc.The characteristics of RS data(e.g.,enormous volume,large single-file size,and demanding requirement of fault tolerance)make the Hadoop Distributed File System(HDFS)an ideal choice for RS data storage as it is efficient,scalable,and equipped with a data replication mechanism for failure resilience.To use RS data,one of the most important techniques is geospatial indexing.However,the large data volume makes it time-consuming to efficiently construct and leverage.Considering that most modern geospatial data centres are equipped with HDFS-based big data processing infrastructures,deploying multiple geospatial indices becomes natural to optimise the efficacy.Moreover,because of the reliability introduced by high-quality hardware and the infrequently modified property of the RS data,the use of multi-indexing will not cause large overhead.Therefore,we design a framework called Multi-IndeXing-RS(MIX-RS)that unifies the multi-indexing mechanism on top of the HDFS with data replication enabled for both fault tolerance and geospatial indexing efficiency.Given the fault tolerance provided by the HDFS,RS data are structurally stored inside for faster geospatial indexing.Additionally,multi-indexing enhances efficiency.The proposed technique naturally sits on top of the HDFS to form a holistic framework without incurring severe overhead or sophisticated system implementation efforts.The MIX-RS framework is implemented and evaluated using real remote sensing data provided by the Chinese Academy of Sciences,demonstrating excellent geospatial indexing performance.

Forming limits under multi-index constraints in NC bending of aluminum alloy thin-walled tubes with large diameters

With increasing diameters of aluminum alloy thin-walled tubes (AATTs), the tube forming limits, i.e. the minimum bending factors, and their predictions under multi-index constraints including wrinkling, thinning and flattening have been being a key problem to be urgently solved for improving tube forming potential in numerical control (NC) bending processes of AATTs with large diameters. Thus in this paper, a search algorithm of the forming limits is put forward based on a 3D elastic-plastic finite element (FE) model and a wrinkling energy prediction model for the bending processes under axial compression loading (ACL) or not. This algorithm enables to be considered the effects of process parameter combinations including die, friction parameters on the multi-indices. Based on this algorithm, the forming limits of the different size tubes are obtained, and the roles of the process parameter combinations in enabling the limit bending processes are also revealed. The followings are found: the first, within the appropriate ranges of friction and clearances between the different dies and the tubes enabling the bending processes with smaller bending factors, the ACL enables the tube limit bending processes after a decrease of the mandrel ball thickness and diameters; then, without considering the effects of the tube geometry sizes on the tube constitutive equations, the forming limits will be decided by the limit thinning values for the tubes with diameters smaller than 80 mm, while the wrinkling for the tubes with diameters no less than 80 mm. The forming limits obtained from this algorithm are smaller than the analytical results, and reduced by 57.39%; the last, the roles of the process parameter combinations in enabling the limit bending processes are verified by experimental results.

ANALYSIS OF MULTI-INDEX MONTE CARLO ESTIMATORS FOR A ZAKAI SPDE

In this article, we propose a space-time Multi-Index Monte Carlo （MIMC） estimator for a one-dimensional parabolic stochastic partial differential equation （SPDE） of Zakai type. We compare the complexity with the Multilevel Monte Carlo （MLMC） method of Giles and Reisinger （2012）, and find, by means of Fourier analysis, that the MIMC method： （i） has suboptimal complexity of 0（ε^-21 ｜ogε｜） for a root mean square error （RMSE） z if the same spatial discretisation as in the MLMC method is used; （ii） has a better complexity of 0（ε^-21 ｜ogε｜） if a carefully adapted discretisation is used; （iii） has to be adapted for non-smooth functionals. Numerical tests confirm these findings empirically.

同时测定亚麻荠植株中酚酸和黄酮含量的方法研究

建立一种采用液相色谱法同时测定亚麻荠植株中8种酚酸和黄酮化合物含量的方法,并探讨亚麻荠植株醇提物的体外抗氧化活性。试验确定采用体积分数75%乙醇回流提取样品,选用Angilent Eclipse XDB plus C_(18)柱为色谱柱。结果表明:8种化合物的标准曲线回归方程线性关系良好,相关系数均大于0.999;8种化合物的加标回收率为95.26%~102.61%,建立的方法可以对不同产地的亚麻荠植株样品进行区分。抗氧化试验表明,亚麻荠植株醇提取物对羟基自由基与DPPH自由基具有较好的清除能力。

熵权-正交法优化赤苍藤中多糖、多酚和黄酮的提取工艺

优化赤苍藤中多糖、多酚和黄酮的提取工艺,为综合评价其质量提供参考。以赤苍藤茎为研究对象,采用酶解法,选取适宜的酶质量分数、酶解p H、酶解温度及酶解时间为考察因素,以多糖、多酚、黄酮和浸膏提取率为评价指标。基于熵权法客观赋权结合L_9(3~4)正交试验,优选赤苍藤的多指标提取工艺。最佳提取工艺条件为:酶质量分数4%,酶解p H值6.0,酶解温度50℃,酶解时间45 min。考察多指标后,确认优选的提取工艺稳定可行,可为赤苍藤的质量评价提供实验依据。

基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别

为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。

基于灰色系统理论的电网工程绿色建造模糊综合评价模型

为贯彻落实绿色发展理念,提升现有电网工程绿色建造评价方法的全面性、系统性以及客观性,提出了一种基于灰色系统理论的模糊综合评价模型。通过研究影响电网工程设计、施工与交付等环节的重要绿色评价因子,构建了多层次的绿色建造评价指标体系。并基于灰色系统理论确定指标权重,建立了多层级模糊综合评价模型。同时选取电网工程案例来进行验证,证明了该模型能够科学、合理地确定各指标的权重,从而为电网工程绿色建造评价及不断优化提供了支撑。

融合无人机光谱信息与纹理特征的大豆土壤含水率估测模型研究

及时获取大田作物根区土壤含水率(Soil moisture content,SMC)对于实现精准灌溉至关重要。本研究采用无人机多光谱技术,通过连续2年(2021—2022年)田间试验,采集了大豆开花期不同土壤深度的SMC数据以及相应的无人机多光谱图像,建立了与作物参数具有较强相关性的植被指数及冠层纹理特征。通过分析植被指数和纹理特征与各深度土层SMC的相关性,分别筛选出与各深度土层SMC相关系数达显著相关(P<0.05)的参数作为模型的输入变量(组合1:植被指数;组合2:纹理特征;组合3:植被指数结合纹理特征),分别利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、梯度提升模型(Extreme gradient boosting,XGBoost)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GDBT)对各深度土层SMC进行建模。结果表明,与20~40 cm和40~60 cm土层深度相比,植被指数和纹理特征在0~20 cm土层深度中与SMC表现出更高的相关性。XGBoost模型为SMC估算的最佳建模方法,特别是对于0~20 cm土层深度。该深度估计模型验证集决定系数为0.881,均方根误差为0.7%,平均相对误差为3.758%。本研究结果为大豆根区SMC无人机多光谱监测提供了基础,为水分胁迫条件下作物生长的快速评估提供了参考。

基于多测点位移与多评价指标的滑坡状态评价方法

为全面利用滑坡地表布置的所有位移测点的数据信息、消除不同位移趋势分析评价方法对滑坡稳定性状态的误判,提出了一种融合多测点位移信息和多指标评价结果的滑坡稳定性状态模糊综合评价方法。实例验证结果表明,该方法避免了采用单一测点位移变化趋势对滑坡稳定性状态评价的不足,而考虑多种评价方法得到的评价结果也避免了单一评价方法对滑坡实际稳定状态评价的局限性,评价结果更加合理。

基于二维混合式位置编码的高精度测角

针对具有精密旋转轴系类的高端制造装备或精密测量仪器,其旋转角度采用传统圆光栅难以消除偏心误差对测量角度精度的影响,提出了一种基于二维混合式位置编码的旋转角度高精度测量方法。该测角系统由一个二维混合式位置编码盘、两个CCD相机和远心镜头组成,二维混合式位置编码盘被固定在精密旋转轴系上以获得其旋转角度。然后,建立了测角模型并从数学上证明了测角精度与安装偏心无关。利用多齿分度台对已提出测角系统精度进行检测,测量角度误差在±1″。最后,利用已提出测量方法对直驱转台的角度定位精度进行测量,角度定位误差在±5″内。与传统圆光栅测角相比,该方法不需要考虑安装偏心误差对测角精度的影响,具有稳定性好、使用简单等特点,可用于角度定位误差的检测。

一测多评法测定法制半夏曲中11种成分含量及其GRA、EW-TOPSIS质量评价

目的采用一测多评(QAMS)法同时测定法制半夏曲中肌苷、鸟苷、腺苷等11种成分含量,并建立其灰色关联度分析(GRA)联合熵权逼近理想解排序分析法(EW-TOPSIS)综合质量评价方法。方法采用Shimadzu C 18色谱柱;乙腈-0.5%醋酸为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1;检测波长254和290 nm。以对甲氧基肉桂酸乙酯为内参比物质,计算其他10个成分的相对校正因子(RCF),测定各成分含量。采用GRA联合EW-TOPSIS模型对法制半夏曲进行综合质量评价。结果法制半夏曲中11种成分在一定浓度范围内线性关系良好,相关系数均>0.999;平均加样回收率96.94%~100.12%(RSD<2.0%,n=9);QAMS与外标法(ESM)实测值无明显差异。GRA模型相对关联度0.2903~0.6187,EW-TOPSIS模型相对接近度0.2114~0.6343;GRA和EW-TOPSIS模型综合评价结果基本一致。结论QAMS法便捷、准确,可用于法制半夏曲多指标成分定量控制,GRA联合EW-TOPSIS模型可用于法制半夏曲综合质量评价。

基于多元关系融合的科学—技术—产业关联模式识别方法研究

[目的/意义]基于多元关系挖掘科学—技术—产业之间的关联模式,对揭示技术关联的科学基础和产业方向,促进产学研深度融合具有重要意义。[方法/过程]首先,利用LDA模型与人工判断方法识别出论文、专利、产品主题,基于论文与专利主题的引用关系、主体关系、内容关系构建科学关联度指标,基于专利与产品主题的交叉关系构建产业关联度指标;然后,基于科学关联度和产业关联度二元维度识别各技术主题的科学—技术—产业关联模式;最后,选择量子通信技术领域进行实证研究。[结果/结论]量子通信领域的技术主题关联模式包括S模式、S-T模式、T-I模式、S-T-I模式。随着时间推移,科学—技术—产业之间的互动逐步加深;量子通信技术遵循“材料研究—应用模块—应用核心技术—应用系统”的演化路径。

多指标综合评分法结合Box-Behnken响应面法优选栀子茯苓压片糖果的提取工艺

以提取液中栀子苷含量及干膏率作为考察指标,在单因素试验基础上采用直接回流提取法、多指标综合评分法结合Box-Behnken响应面法考察了乙醇浓度、提取时间和料液比3个因素对提取工艺的影响。结果表明,制剂的最佳提取工艺为乙醇浓度75%,提取时间120 min,料液比17倍,栀子苷平均含量为3.17%,平均干膏率为11.33%,综合评分平均值为98.30(n=3,RSD=0.18%)。该工艺合理可行,有效成分提取率高,适合大规模生产。

基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法

为提升金融业务数据库查询精准度和效率,设计了一种基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法。首先,构建多级索引的逻辑结构,设计多级索引表构建过程;其次,进行金融业务数据特征融合,为金融业务数据查询准备好数据条件;最后,设计金融业务数据库精准查询算法,完成基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法设计的全过程。实验结果表明:设计方法的金融业务数据库查询精准度均在90%以上,最高可达到98%,而且查询所需时间最短仅为5.25 s。本设计方法的适用性极强,具有较好的应用前景,以期能够为金融业务数据的精准高效查询提供参考借鉴。

多馈入直流换相失败与同步电网交互影响机理研究评述

换相失败场景下交直流交互影响机理是多馈入直流系统安全稳定控制决策前提。从直流换相失败分类及机理、换相失败影响因素、换相失败评价指标及风险评估4个方面梳理了换相失败与同步电网交互影响机理研究现状,并从直-交、交-直两个角度分析了交直流电网的交互影响,最后介绍了基于受扰轨迹知识提取的交直流系统量化分析方法及应用现状,实例分析单直流换相安全评估方法推广至多直流连续换相失败的可行性,指出基于关断角受扰轨迹提取的量化分析方法能实现多馈入直流换相安全量化评估和换相安全性与系统稳定性的交互影响分析,后续应该理论分析多馈入直流换相失败场景下电压和频率跌落可接受性量化评估的适应性,在多维量化指标空间内,深入探讨同步电网多时间尺度复杂动态响应对多馈入直流换相安全的影响规律,揭示多馈入直流换相失败与同步电网动态响应相互作用机理。

权重赋值法在多指标综合评价中的研究进展及其在中药质量评价中的应用展望

权重赋值法是一种常用的决策分析方法,研究者通过对不同因素或多个评价指标的权重进行赋值,从而得出最终的决策或评价结果。目前,国内外对权重赋值法在多因素、多指标综合评价中的应用进行了多方面的研究,并取得了一系列进展。综述近年来国内外权重赋值法在各行业的研究进展,介绍常见权重赋值法的概念、原理、权重赋值过程及其应用,同时分析比较了各种方法的优缺点,最后对权重赋值法在中药多指标质量综合评价中的应用进行展望。其中组合赋权法更符合中药多指标的综合评价体系,适合用于构建中药质量评价模型。

基于无人机多光谱的棉花多生育期叶面积指数反演

【目的】叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征作物长势、光合、蒸腾的重要指标。论文旨在研究不同生育期、多生育期无人机多光谱数据棉花LAI估测模型,明确不同生育期间棉花LAI估测模型变化规律,为实时掌握棉花长势并因地制宜进行田间科学管理提供依据。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机获取棉花现蕾期、初花期、结铃期、吐絮期多光谱图像和RGB图像。选用归一化差植被指数(NDVI)、绿度归一化差植被指数(GNDVI)、归一化差红边指数(NDRE)、叶片叶绿素指数(LCI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)5种多光谱指数和修正红绿植被指数(MGRVI)、红绿植被指数(GRVI)、绿叶指数(GLA)、超红指数(EXR)、大气阻抗植被指数(VARI)5种颜色指数分别建立棉花各生育期及棉花生长多生育期数据集合,结合打孔法获取地面LAI实测数据,使用机器学习算法中偏最小二乘(PLSR)、岭回归(RR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、神经网络(BP)构建棉花LAI预测模型。【结果】覆膜棉花LAI随着生育期的变化呈现先增长后下降的趋势,现蕾期、初花期、结铃期内侧棉花叶面积指数均值均显著大于外侧(P<0.05);选择的指数在各时期彼此间均呈显著相关(P<0.05),总体而言,多光谱指数与颜色指数间的相关性随着生育期的进行而呈现下降趋势,选择的指数在各时期均与棉花LAI相关性显著(P<0.05),多光谱指数相关系数介于0.35—0.85,颜色指数相关系数介于0.49—0.71,相关系数绝对值较大的指数多为多光谱指数,颜色指数与棉花LAI的相关系数绝对值较小;估测模型性能结果显示棉花各生育期模型中多光谱指数优于颜色指数,且各指数模型预测性能随着生育期的变化呈现一定规律性,NDVI是预测棉花LAI的最优指数。从模型结果上看,RF模型和BP模型在各生育期下获得了较高的估计精度。初花期LAI反演模型精度最高,最优模型验证集R2为0.809,MAE为0.288,NRMSE为0.120。多生育期最优模型验证集R2为0.386,MAE为0.700,NRMSE为0.198。【结论】棉花内外侧LAI在现蕾期、初花期、结铃期存在显著差异。在各生育期中,RF和BP模型是预测棉花LAI较优模型。NDVI在各指数中表现最好,是预测棉花LAI的最优指数。多生育期模型效果较单生育期明显下降,最优指数为GNDVI,最优模型为BP。本研究中预测棉花LAI的最优窗口期是初花期。研究结果可为无人机遥感监测棉花LAI提供理论依据和技术支持。