基于XGBoost的储粮品质预测

研究了基于机器学习的粮食品质预测技术,创新性地采用机器学习中的XGBoost算法进行粮情检测,通过对粮仓中温度、湿度和化学物质含量进行特征向量分析,旨在帮助粮仓管理人员更好地了解储存粮食的状态,预测可能的变质和虫害情况,保证粮食质量和安全。针对算法检测的准确率,通过XGBoost和传统的机器学习分类算法支持向量机和逻辑回归算法对实验粮食数据进行预测并对比,结果表明,机器学习XGBoost、支持向量机、逻辑回归等算法在粮情检测上都可以快速且正确地做出预测,XGBoost算法的结果相对于支持向量机和逻辑回归,具有更高的准确率。XGBoost算法在提高粮食品质监测效率和准确性方面具有较大潜力。

导弹武器系统维修保障建模与仿真

根据系统工程的建模仿真思想提出导弹武器系统维修保障仿真模型的建模方法和思路,包括任务、功能、维修过程和资源使用过程建模,并以某型导弹的贮存和使用过程为例,利用Monte Carlo仿真的方法对导弹武器系统的维修保障仿真试验进行分析,并得出导弹武器系统的作战能力和保障能力评价参数。

基于SVM的储粮害虫图像识别分类

粮虫图像识别属于小样本、参数多和特征之间混合度大的分类问题,因此分类器的设计是自动检测系统的关键环节。为此,采用网格搜索法,以SVM交叉验证训练模型的识别率为判别准则,对支持向量机分类器的参数和进行优化。应用SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到93%以上。结果证实了基于SVM的分类器可进一步提高粮虫识别的精度。

维修器材军民一体化联合保障储备费用研究

为解决军方维修器材库存资金占用过大、维修器材使用效率较低等问题,构建维修器材军民一体化联合保障储备费用模型。以军民一体化维修保障为研究背景,在维修器材储备中引入器材生产企业,分析军民一体化联合保障储备的结构和费用变化,提出对维修器材实施军民一体化联合保障的思路,并运用算例对军民一体化联合保障储备费用模型进行演示验证。结果表明:该模型能提高器材保障的针对性,避免维修器材的呆滞和浪费。

经络的解剖学发现——筋膜学新理论

目的:明确针灸穴位和经络的解剖学基础。方法:利用数字人数据和电子计算机体层摄影(CT)、核磁共振成像(MRI)数据,对人体结缔组织断面图像进行标记和重建,并与中医经络相比较。并对全身筋膜结缔组织支架进行生物进化和胚胎发育分析。结果:对人体结缔组织断面图像进行标记和重建,显示出与中医经络记载走行接近的影像结构,提示全身的结缔组织均与经络密切相关。结论:经络的解剖学基础是人体筋膜支架;经络的组织学结构为的非特异性结缔组织(包括疏松结缔组织和脂肪组织);穴位是筋膜上在接受刺激时能产生较强生物信息的部位;提出一种新的解剖学分科方法和学术研究领域:筋膜解剖学。

零售商店环境可持续行为对消费者商店支持的影响研究

文章旨在探讨消费者对零售商店环境可持续行为的响应以及环境可持续行为是否影响消费者对商店环境合理性的感知。从消费者视角出发,以环境合理性和消费者信任作为中介变量,构建了零售商店环境可持续行为对消费者商店支持作用机制的概念模型。在问卷调研的基础上,采用层次回归分析和Bootstrap等方法对模型进行了实证检验。研究表明:(1)零售商店环境可持续行为显著正向影响商店支持,且环境可持续行为正向影响环境合理性与消费者信任。(2)环境合理性和消费者信任在商店环境可持续行为对商店支持的影响中起链式中介作用。(3)商店环境可持续行为与商店支持之间存在三条中介路径,分别是环境合理性的中介路径,消费者信任的中介路径,环境合理性和消费者信任的链式中介路径,其中环境合理性与消费者信任的链式中介路径是提高消费者商店支持的较优路径。这些结果为零售商店提高消费者商店支持程度提供了新的思路。

基于支持向量机的仓储害虫声音识别

对于仓储害虫的种类识别问题,提出了一种根据害虫产生的声音来进行基于支持向量机的识别算法.利用已知害虫的声音样本,经过语音预处理、特征提取,用所提取的语音特征向量构造多个支持向量机(SVMs).在识别应用中,在无法看到害虫的情况下,利用传感器采集到的害虫声音样本,预处理之后,利用训练好的支持向量机来判断是什么害虫,从而采取合适的灭虫措施.

不同炭载体对铝水储氢电池复合正极的影响

采用化学还原法制备了以炭为载体的Ni/C复合正极材料。运用扫描电子显微镜法(SEM)和X射线衍射光谱法(XRD)对目标材料Ni/C的形貌和结构进行了分析,通过稳态极化曲线研究了Ni/C膜电极在中性电解液中的活性,将Ni/C膜电极与铝合金组装成的铝水储氢电池进行了恒流放电实验以研究放电性能。考察了活性炭,中间相炭微球和炭黑不同炭载体对目标材料性能的影响。结果表明:以炭黑为载体的电催化剂在中性电解液中具有优良的电催化活性。

联勤体制下军民兼容营房物资储备体系建设研究

根据多样化军事行动基建营房保障需求,提出依托国家、地方、社会各级物资储备机构建立军民兼容营房物资储备体系的保障模式,并分别从设施资源、规划布局、储备结构、储备规模、动态储备机制等方面对其进行了研究。

基于支持向量机的仓储物害虫分类识别研究

论文提出了基于支持向量机的仓储物害虫的分类识别问题。首先利用计算机数字图像处理技术,综合提取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征,并采用支持向量机进行分类识别。实验表明该方法对复杂模式的识别能力较强,达到了较高的识别率,这也为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。

混沌优化的仓储害虫声音信号识别研究

为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力.

基于模拟退火算法-支持向量机的储粮害虫识别分类

将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%。应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到95.56%,证实了基于SAA-SVM的分类器对粮虫进行自动分类是可行的。

ODS系统的应用与设计

业务数据商店(ODS)是基于数据仓库的决策支持技术的另一表现形式,它弥补了数据仓库对即时分析处理应用的不足。文章分析了数据库、ODS、数据仓库三者的技术特点,对面向应用的ODS分类结构以及在应用中所要注意的问题进行了阐述,并对业务数据商店系统设计的关键技术进行了研究。

基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别

使用小波变换对储粮害虫的高维图像矢量进行压缩,利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓,很好地压缩和表征了害虫图像的特征.提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.

在线零售企业社会责任行为与消费者响应——基于中国背景的调节效应模型

关于企业社会责任与消费者响应的关系还缺乏在在线零售情境中进行探索,针对这一议题,文章基于实验法分析了在线零售企业社会责任行为对消费者响应的影响效应及调节机制。实证结果显示,在线零售企业社会责任行为对消费者响应具有积极影响关系,并且这种关系还受到了消费者信任、消费者支持、消费者感知动机的调节作用。其中,当在线零售企业积极履行社会责任行为时,高信任或高支持消费者的响应程度要显著高于低信任或低支持消费者的响应程度;并且,对于感知利他动机的消费者而言,不论在线零售企业社会责任行为是积极或消极的,其响应程度都显著高于感知利己动机消费者的响应程度。本文的研究结论对进一步理解在线零售企业社会责任行为的消费者心理反应机制以及有效提升在线零售企业社会责任培育水平具有重要启示。

基于便利店支持的企业物流配送信息化解决方案研究

首先论述了信息化物流系统的结构和其构建中面临的问题,订单分布不均衡、产品生命周期较短、复杂的退换货服务流程以及中小物流企业较高的营运风险等,这些问题使得便利店在物流企业信息化物流配送解决方案中具有重要的地位和作用,基于上述分析最后提出了便利店支持下的物流配送信息化解决方案的模式设计。

基于ACO-SVM的粮虫特征提取研究

[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。

市场定位:我国都市百货商店摆脱困境的必经之路

目前 ,我国众多百货商店面临着前所未有的挑战 ,或难以维系生存现状 ,或无法摆脱竞争中的被动局面从而攀升和发展。追根朔源 ,症结何在 ?从营销战略的角度考虑 ,关键在于市场定位的失误。因此 ,阐明百货商店市场定位的实质及特征 ,强调我国百货商店市场定位的紧迫性、重要性 ,指出百货商店市场定位的实施过程最终完成的支持条件 ,具有一定的现实意义。

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

数据挖掘需要有"纯净"的数据和良好的数据组织,数据的质量直接影响到数据挖掘的效果,数据仓库从各类数据源中抽取数据,经过清洗、集成、选择、转换处理,为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证。本文提出以数据仓库为数据源,采用作业定时预先生成简化的频繁2-项集,应用存储过程执行效率高的特点,在压缩数据库大小的同时也压缩频繁i项集的大小,实现高效改进Apriori算法。

支持向量机在仓储物害虫分类识别中的应用研究

仓储物害虫自动分类识别是储粮生态系统中的重要研究课题之一。近年来,支持向量机以其出色的学习性能,已成为机器学习领域的一个研究热点。本文在研究支持向量机理论的基础上,将支持向量机引入仓储物害虫的分类识别中。实验表明,该方法与传统的神经网络方法相比,克服了后者固有的过学习和欠学习问题,并且对复杂模式的识别能力较强,达到了较高的识别率,这为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。