轴类零件工艺平面布置决策支持系统的研究

针对轴类零件工艺平面布置随机性强的问题 ,提出用矩阵来描述其布置和设计 ,解决了工艺平面布置决策支持系统 (DSS)中信息描述困难这一关键问题。决策过程中 ,输入本企业当前有关数据 ,通过人机协调和动态管理 ,使决策更切合企业实际情况从而避免投资浪费和风险。该系统 (DSS)为制造企业技术改造投资、工艺平面布置设计和决策提供了有力的帮助。

基于GIS的双目标多准则决策方法

现阶段对空间适宜性评价普遍采用单目标多准则决策的方法,但该方法不能对不同决策目标进行比较,在目标的选取上具有过强的主观性。为此文章在详细梳理多准则决策与GIS结合的研究成果基础上,提出了可有效与ArcGIS软件相结合的双目标多准则决策方法。文中方法在单目标多准则决策的基础上增加了目标层次的决策机制,使得空间适宜性评价能够适应2种相互冲突的决策目标。构建了一套针对双目标多准则决策的核心——双目标决策平面法的体系化的操作流程,并对决策平面冲突区的划分提出全新方法——保证2个目标的权重比与冲突区分得的面积比相等的情况下完成冲突区的目标分配。最后,以北京市百善镇为例对该决策技术方法进行实践。

一种快速球面窗口三维线的裁剪算法

提出一种快速的球面窗口三维线裁剪方法:排除两端点都在任意坐标半轴方向球切面之外或任意45°方向球切面之外的线段,并确定至少一端点在球面内的线段与球面窗口的相交关系.对于其它两端点都在球面窗口之外的线段,过球心作决策平面,并相交球面形成决策圆.通过判断线段两端点在决策平面的同侧还是异侧,以及线段与决策平面的交点相对于决策圆的位置关系确定线段是否与球面窗口相交.该方法可以快速排除大部分不与球面窗口相交的线段,加快求交进程,显著提高裁剪效率.

基于支持向量机的云烟87烟叶成熟度高光谱遥感识别

利用烟叶光谱反射率数据研究烟叶的成熟度是将高光谱遥感探测技术应用于烟叶成熟采收的前提。对生理成熟期内云烟87的中部叶成熟度进行了研究,研究是从提取和分析烟叶高光谱信息的角度上进行的。基于提取到的反映烟叶成熟度的光谱特征和支持向量机这一基于数据的小样本学习方法,建立了识别烟叶成熟度的数学模型,这个数学模型是由支持向量机生成的2个最优决策超平面,一个将初熟类烟叶和适熟类烟叶分开,另一个将适熟类烟叶和过熟类烟叶分开,且分类精度均在90%以上。

基于数据分布一致性最小最大概率机

针对既包含有标记样本又包含未标记样本的分类数据,提出数据分布一致性原理,并将其融入到最小最大概率机中。把有标记样本和无标记样本映射到决策超平面所在空间(简称超空间),通过最小化有标记样本和无标记样本在超空间的概率分布差异,充分利用无标签样本来修正最小最大概率机的误差,使得修正后的决策超平面更接近于真正的分类超平面。实验证明,数据分布一致性最小最大概率机(DCMPM)比最小最大概率机(MPM)具有更好的分类性能。