紫外检测电晕放电强度量化分级

高压设备运行过程中会发生电晕放电现象,其危害很大。本文利用紫外放电检测新技术,融合采集到电晕和可见光图像,准确对故障点进行定位。采用遗传算法的投影寻踪理论,利用Delphi软件对采集的紫外电晕图进行处理后作为分级数据,建立遗传投影寻踪等级模型,对电晕放电强度的量化分级研究。实验结果验证了该模型的合理性,测试结果也达到预期的结果,对放电故障检测有一定的实际应用意义。

基于项目全生命周期的风险管理过程研究

为了评估国际工程承包项目的实际风险水平,实现风险管理的有效性,基于工程项目的全生命周期,对风险管理的动态过程进行研究,将基于加速遗传算法的投影寻踪理论应用于风险评价中,并采用解释结构模型探究风险因素间的相互影响关系,构建了基于全生命周期的风险管理动态模型。在该模型中形成了风险因素评价指标体系,确定了风险因素间的层级结构和重要性排序,从根源上寻求风险应对策略,并实时监控风险,实现全面、动态的管理过程。以麦加轻轨铁路项目为实例进行分析验证,其结果证明了该模型的可行性和实用性,有助于掌握实际风险水平,从而降低风险的不利影响。

关于Rosenberg问题的一个总体构造

鉴于Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ问题及统计中的投影寻踪理论，构造了非正态的ｎ维总体密度函数ｆ（ｘ），且其在ｌ（１≤ｌ≤ｎ）维超平面Ｌｉ上的投影密度ｆｉ（Ｚ）为正态密度，其中，１≤ｉ≤Ｎ（Ｎ为任意有限数），当ｉ≠ｊ，１≤ｉ，ｊ≤Ｎ时，Ｌｉ≠Ｌｊ。

一种改进的文本分类算法

文本分类技术是文本挖掘技术中的研究热点之一,但是传统KNN分类算法的时间复杂度高,在不均匀密度样本下分类准确率低。针对这些问题,提出一种在不均匀密度样本下的优化KNN算法:IKNN算法。首先选取样本分类不均匀的训练样本,并对其中高密度样本做出相应的裁剪,以提高准确率。然后在此基础上,针对裁剪后的训练样本使用投影寻踪理论,选取更小的、更具代表性的样本库,以降低分类算法的时间复杂度。在此理论基础上,通过实验表明,在大量的训练样本下,与经典KNN算法相比,IKNN算法具有更高的效率和准确率。

一种基于DE-PP和一阶微分方程的生猪价格指数拟合模型

生猪价格是我国农产品市场的核心要素,因此研究生猪价格的内在规律和做好生猪价格的预测具有重要意义。文章一方面针对影响生猪价格指数的主要因素采用差分进化算法和投影寻踪理论进行降维得到一个向量,并建立起该向量关于时间的函数关系;另一方面,通过构造一阶微分方程得到生猪价格指数关于时间的拟合函数关系。从而建立起生猪价格指数关于影响其主要因素间的拟合模型。仿真结果表明了该模型的有效性。

我国主要农产品虚拟水贸易风险等级评估

虚拟水贸易可以有效缓解水资源压力并保障粮食安全，但目前我国主要农产品虚拟水贸易存在一定风险。应用投影寻踪-信息扩散理论模型定量分析我国区际间主要农产品虚拟水贸易风险的等级及发生概率，结果表明：交通因素、人口因素和自然因素对虚拟水贸易风险的影响较大，这与传统虚拟水战略中水资源是虚拟水贸易的主导因素相悖；我国大部分地区虚拟水贸易风险处于较不安全（Ⅱ）和临界安全（Ⅲ）状态，少数地区属于极不安全（Ⅰ）的状态，等级Ⅳ和等级V没有对应的地区分布；我国虚拟水贸易风险等级值为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ的概率分别为1．000、0．792、0．592、0．394和0．198，说明我国粮食和水资源安全出现高风险的几率较大，极易出现粮食危机和水危机，评价结果与我国国情基本相符。