基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究

养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH_(4)^(+)-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R^(2))和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模型相比,在评价指标R^(2)和RMSE上TN提升了18.32%和10.73%;NH_(4)^(+)-N提升了17.42%和11.19%;COD提升了2.15%和2.54%。结果表明,基于CSA-PLS算法的光谱波段自动筛选方法结合AdaBoost构建的预测反演模型是有效、可行的,具有较高的精准度,为实现养殖水环境实时准确的预警调控提供了一种新的数据预测模型。

Crow-Kimura模型中位点突变率对误差阈的随机效应（英文）

为了补充Eigen模型和Crow-Kimura模型的随机效应研究,Crow-Kimura模型中的位点突变率被处理成高斯分布随机变量,从而研究误差阈值的特征以及误差阈值的扩展与随机突变率涨落强度之间的关系.准物种浓度和群体序参数分析表明,在位点突变率涨落较大时,误差阈值不再是相变点,而是平滑的转变区域.定量分析表明,随机Crow-Kimura模型中转变区宽度与涨落强度之间的关系是非线性的.将Crow-Kimura模型与Eigen模型的随机特征进行比较发现,在两个模型中适应值随机化使得转变区域的宽度和随机变量涨落强度之间的关系是线性的,而位点突变率随机化中两者的关系是非线性的(指数).对于随机化的Crow-Kimura模型,适应值随机化与位点突变率随机化引起的误差阈扩展效应相当.对于随机Eigen模型,误差阈的扩展效应则主要是由位点突变率的随机化引起的.之后,本文概述了Eigen模型和Crow Kimura模型中适应值和位点突变率随机化对误差阈值随机效应的影响,并讨论了上述结果对抗病毒策略、癌症治疗和动植物育种的重要意义.

Crow-AMSAA模型在化工设备可靠性监测中的应用

将Crow-AMSAA可靠性增长模型引入到化工设备可靠性监测领域,并将其用于某化工厂机泵类设备可靠性变化的监测。该化工厂引进机泵类设备可靠性提升策略后,Crow-AMSAA模型的参数β从0.9528降低至0.6456,直接反映出了机泵类设备可靠性的显著提高,这一过程在Crow-AMSAA可靠性增长曲线中也得到了直观的表征。Crow-AMSAA可靠性增长模型可有效测量设备可靠性的变化趋势,是实用且有效的设备可靠性管理工具,可推广应用于化工厂的其他类型设备。

基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度仿真

大多数网络应用和任务均在云端部署,由于云资源的动态异构性,用户任务的调度过程易受网络装置、计算机CPU性能、信号强度等问题的干扰。提出基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度方法。利用主成分分析法对云计算用户数据完成降维处理,避免冗余信息的干扰。基于此,构建任务模型,通过乌鸦搜索法更新适应度函数锁定最优目标函数,获取任务模型的最优解,实现基于乌鸦搜索算法的云计算用户任务调度。仿真结果表明,在100组云计算用户任务的调度中,研究方法的平均执行时间为78.3ms,成本系数低于0.4,综合服务质量的波动范围为0.8~1.0。

电力设备预防维修周期研究

将电力设备的故障看成随机过程,利用Crow-AMSAA可靠性增长模型对电力设备在寿命期间的故障数进行预测,考虑预防性维修对故障率的影响,引入维修效果系数ε来修正役龄,推导出设备在寿命期间的运行成本模型,利用MATLAB编程计算对应各维修周期的费用,找出运行成本最低的预防维修周期,为基于预防维修的设备故障预测以及运行成本费用的计算提供了一种新的方法,为电力设备的维修管理提供了依据。

加速器平均故障可靠性增长分析

目的:在收集开机数据的基础上建立医用加速器平均故障工作时间的Crow-AMSAA(NHPP)计算模型。对医用加速器正常开机的可靠性预计,预防性维修的参考有重要作用。方法:根据本院之Electaprecise加速器维修纪录,统计时间为连续57个月,间隔以(天)为单位,根据可靠性理论的Crow-AMSAA(NHPP)模型分析医用加速器的可靠性增长及失效模式进行分析。结果:该加速器的平均故障间隔时间MTBF=3.83day。故障率=0.096T1.1192。结论:根据以可靠性为中心的RCM理论的三种基本的维修方式(定时方式(HT)、视情方式(OC)和状态监控(CM)方式),MTBF时间点必须加强预防性维护。根据部件的损耗数据,应当定时更换。医用加速器平均故障工作时间的Crow-AMSAA(NHPP)计算模型,对医用加速器正常开机的可靠性预计,预防性维修的参考有重要作用。

论塔特·休斯《乌鸦》中的意象特质

《乌鸦》是当代英国诗坛最负盛名的诗人塔特·休斯的第四部诗集、代表作。《乌鸦》以其主体意象模式、独特的形象造型和语言特征 ,成为一部后现代视域下的实验拓新 ,实现了诗人“风格的尝试”。这种尝试既反映出英国战后文学发展的趋同性 ,又分明突出了诗人的个性化。

Philips SLS23定位机平均故障前瞻性分析

目的:在收集开机数据的基础上,建立Philips SLS23定位机平均故障工作时间的Crow-AMSAA(NHPP)计算模型,对Philips SLS23定位机正常使用的可靠性预计及预防性维修的参考有重要作用.方法:根据本院的Philips SLS23定位机维修记录,统计时间为连续60个月,间隔以天为单位,据可靠性理论Crow-AMSAA(NHPP)模型分析,对Philips SLS23定位机的可靠性增长及失效模式进行分析.结果:Philips SLS23定位机的平均故障间隔时间为MTBF=3.83day;故障率:0.096T1.192.结论:根据以可靠性为中心的RCM理论的三种基本维修方式,即定时方式(HT)、视情方式(OC)和状态监控方式(CM),MTBF时间点必须加强预防性维护.根据部件的损耗数据,应当定时更换.Philips SLS23定位机平均故障工作时间的Crow-AMSAA(NHPP)计算模型,对Philips SLS23定位机正常开机的可靠性预计及预防性维修的参考有重要作用.

软件可靠性增长测试时间的有效分配

当软件测试成本受限时,提高软件系统可靠性和最大化平均失效时间间隔MTBF,就必须合理分配可靠性增长测试的测试时间。利用Crow/AMSAA可靠性增长模型,提出了最小化系统错误强度的实现方案。最后给出了实现算法。

复杂设备可靠性增长中的一种精确分析方法

结合传统可靠性增长试验方式,以及复杂设备的实际情况,作了基于Crow扩展模型的可靠性增长分析。然后推导采用纠正有效性系数的加权平均,并引入环境折合系数,在此基础上给出了复杂设备可靠性增长中的一种精确分析方法。同时给出关键参数估计值的表达式,并用一组试验数据作为示例。

用增长模型跟踪航天在研产品的可靠性(英文)

目的探讨一种跟踪航天在研产品可靠性增长变化情况的技术。方法应用克劳 (Crow)增长模型和试验数据折算技术相结合的方法。结果该方法能够利用产品研制过程中的各种试验信息来动态地评估和预测航天研制中产品的可靠性 ,跟踪结果与预期相符。结论该方法简单有效 ,可作为航天研制中产品可靠性跟踪管理的工具 ,有推广价值。

复合材料板簧的迟滞特性建模与试验研究

运用Bouc-Wen摩擦学理论建立了复合材料板簧的迟滞特性模型,根据台架试验测得的动态力-位移曲线,利用改进的乌鸦搜索算法(MCSA)进行了模型的参数辨识。仿真结果与试验结果吻合较好,表明该模型能准确预测复合材料板簧的迟滞特性。建立考虑复合材料板簧迟滞特性的整车7自由度动力学模型,分析了在随机路面激励下,复合材料板簧迟滞特性对整车动态响应的影响。结果表明,复合材料板簧的迟滞特性使簧载质量的质心加速度增加,板簧的回复力增大,而悬架的动挠度减小。该研究为复合材料板簧的整车匹配和精细化动力学建模提供参考。

融合文化算法与双层社会力的引领疏散模型及群组行为的研究

针对复杂场景下的有引领的人群疏散,提出一种融合文化算法与双层社会力的引领疏散模型.针对已有群组疏散模型中存在着抱团缓慢、疏散过程松散等问题,对社会力模型进行了改进,提出一种双层社会力模型,利用其聚集快且紧密的优点来模拟群组聚集.其次该模型以文化算法框架约束疏散过程,利用导航与知识库交互完成路径信息更新,并将路径信息传递给引领者,通过引领者引领群组完成疏散.仿真实验结果表明,该模型可以更加真实地模拟现实生活中有引导的疏散过程,使得整个疏散过程更为有序.并且在有障碍物存在的场景下,对群组疏散行为做了研究,通过文化算法与群组引领模拟的群组现象可以发现,群组行为在人群中可以大幅提高疏散效率,同时减小群体间受力,降低危险事件的发生,这对研究人群疏散中的群组行为具有指导意义.

视频中群体行为自动分析方法

针对监控录像中人群动静人体同时存在,人体之间的相互遮挡、聚集,导致人体检测和行为分析困难的问题,提出了一种基于头肩检测的自带反馈系统的人群群体行为分析方法。基于多视角头肩模型的头肩检测与基于Vibe的背景剪除方法相结合,检测结果一方面用来定位人体的位置和实现多目标跟踪,另一方面作为反馈因子来自动调节Vibe模型在不同区域的更新率,从而实现动静人体的同时检测,进而实现对人群聚集、流动的现象的自动分析。实验结果表明,该方法能有效分析人群的群体行为,并且快速鲁棒,能实现对监控录像的实时处理。

电力电缆故障数据的统计模型分析

建立了Weibull分布和Crow-AMSAA模型用来分析电缆故障数据以预测电缆故障率和指导维修更换;数学推导表明,两参数Weibull分布和Crow-AMSAA模型的表达式具有一致性,Crow-AMSAA模型是一种特殊形式的两参数Weibull分布.对比Weibull分布和Crow-AMSAA模型对某供电公司电缆8年故障数据的分析结果表明,Weibull分布可定性分析失效时间,可以得到故障的模式;Crow-AMSAA模型可定量分析累积故障次数和累积故障时间,可预测未来故障次数;当故障数据样本较小时,Weibull分布的分析结果相对准确.

基于CA模型的电力设备全寿命周期成本研究

由于电力设备运行情况的不确定性,设备的全寿命周期成本通常较难准确预测。通过分析电力设备运行过程中的特点,引进可靠性增长模型的相关理论,在Crow-AMSAA统计学模型基础上构建了电力设备的全寿命周期成本的计算模型。最后通过实例证明此方法可以更精确的估计设备全寿命周期成本,为电力设备科学管理提供了依据。

一种人群疏散模型的改进及轻量实现

针对传统人群疏散模拟中基于多智能体模型不能准确表达人群躲避行为和缺少轻量级实现形式的问题,该文提出了一种改进的BOIDS模型躲避规则算法并实现基于WEB形式的人群疏散模拟。先用线球相交方法设置智能体的定义区域;再用球球相交方法计算智能体与障碍物间的距离;最后实现了智能体躲避障碍物行为,并实现针对具体疏散区域空间特征的人群疏散模拟轻量级表示。实验结果表明:改进算法能够准确地表达智能体躲避障碍物时的行为习性,研究成果可为相关管理者进行应急疏散指挥工作的开展提供信息化服务。

综合物探法在九瑞宝山—夫山地区找矿中的应用

根据九瑞地区首次发现岩浆侵入及赋矿部位主要位于志留系泥质粉砂岩与奥陶系碳酸盐岩之间的构造滑脱面上,认为圈定隐伏斑岩体可以为该地区寻找铜多金属矿提供有利依据。本次综合1∶1万磁法、大功率激电、EH4三种方法圈定了多处隐伏岩体,并与已知深部钻孔资料对比分析,总结出一套在宝山—夫山地区的地球物理找矿标志,即在EH4断面图中显示为800~1500Ω·m的中阻区、激电显示为高极化异常区、磁异常为几十nT的弱磁异常,这样的部位可以推断存在含矿花岗斑岩体.