基于改进ENTROPY-TOPSIS法的中小企业人力资源风险评价研究

为了精准地评价中小企业人力资源风险,建立了基于改进ENTROPY-TOPSIS法的中小企业人力资源风险评价模型。根据中小企业人力资源业务的特点,构建了包括5个准则和14个指标的中小企业人力资源风险评价指标体系,接着运用改进ENTROPY法确定各指标权重,并运用TOPSIS法对中小企业人力资源风险进行评价,然后以KK产业园内五家中小企业人力资源风险现状为例进行实证分析。研究结果表明,使用与管理风险、绩效考核风险和薪酬风险是评价中小企业人力资源风险的主要因子;改进ENTROPY-TOPSIS评价模型简单易行、易于求解,可作为评价中小企业人力资源风险的工具。

基于改进Entropy-Topsis法的服装企业仓储绩效评价模型

为了精准地评价仓库的仓储绩效水平,建立了基于改进Entropy-Topsis法的服装企业仓储绩效评价模型。根据服装企业仓储业务的特点,构建了包括4个准则和18个指标的服装企业仓储绩效评价指标体系,接着运用改进Entropy法确定各指标的权重,并运用Topsis法对各仓库进行仓储绩效评价,然后以齐尚服装集团2017年各仓库运营状况进行算例分析。算例结果表明:资源利用程度是服装企业评价仓储绩效水平的优先考虑因素;改进Entropy-Topsis评价模型简单易行、易于求解,可作为服装企业在评价仓库的仓储绩效水平时的参考方法。

基于改进AHP法的农旅产品包装设计策略探析

基于改进AHP法构建农旅产品包装设计的系统框架,可为农旅产品的包装设计提供借鉴。论文通过钻石模型及多种调研方法明确产品定位,剖析用户需求,转译为设计要素并构建设计要素的层级模型,进而建立判断矩阵推算设计要素的权重和重要性排序。排序结果显示:包装色彩搭配要素是最重要的,满足包装礼品互赠的情感价值;其次,赋予包装农旅融合的文化价值及商业价值是基本要求,绿色生态的质感能为包装增色。在该排序指导下生成的设计方案评分优秀。通过设计实例证明了基于改进AHP法的包装设计框架能够有效提升农旅产品的包装品质,具有可行性。

改进和优化黑果枸杞及其制品中花青素测定的pH示差法

建立一种基于美国官方分析化学师协会(Association of Official Analytical Chemists,AOAC)方法检测黑果枸杞及其制品中花青素含量的改进pH示差法。考察了黑果枸杞及其制品中花青素的最佳提取和检测条件,通过液相色谱-三重四级杆串联质谱法鉴别出黑果枸杞中花青素的具体化学结构,并计算出混合花青素的平均摩尔质量。通过分光光度法测得混合花青素的平均摩尔消光系数,对改进后的pH示差法进行方法学验证和花青素的含量测定。结果显示,最佳提取和检测条件如下:黑果枸杞花青素提取溶剂为盐酸-80%(体积分数)乙醇(3∶97,体积比),料液比为1∶100(g∶mL),提取温度为50℃,提取时间为30 min,缓冲溶液稀释5倍后静置平衡20 min。液相色谱-三重四级杆串联质谱法鉴别黑果枸杞中主要以矮牵牛素类花青素为主(占97.96%),黑果枸杞特有的混合花青素平均摩尔质量为912.7 g/mol,平均摩尔消光系数为29591 L/(mol·cm)。pH示差法改进后能够满足方法学验证要求,固体样品和液体样品最低检出限分别为28.2 mg/100 g、0.282 mg/100 mL。方法改进后花青素提取增长率均大于20%,静置平衡20 min后单次检测结果精密度小于0.3%。以矮牵牛素类花青素代替矢车菊素-3-O-葡萄糖苷计算花青素含量平均提高了2.41倍,能真实地反映黑果枸杞及其制品中花青素的含量。

基于改进方法的承德地表水环境质量评价

为客观反映地表水水质状况,采用层次分析法和熵权法组合赋权以及加权平均综合评价原则改进模糊综合评价法,并与单因子评价法、内梅罗指数法、传统模糊综合评价法进行比较,评价承德地区地表水环境质量。结果表明:2021年承德地区地表水水质有明显的时空差异性,除7—9月的部分断面水质为较差外,其余断面水质均在Ⅰ~Ⅲ类;影响承德地区地表水水质的主要因子为COD_(Mn)和TP;单因子评价法和内梅罗指数法无法反映整体水质状况,改进的模糊综合评价法相较于传统模糊综合评价法兼顾了各污染因子间相互作用,并弱化了个别水质指标对评价结果的影响,且能够对同一类别水质进行排序,更适用于承德地区地表水环境质量评价。

基于改进熵权法结合TOPSIS法构建临床科室合理用药指标评价体系

目的 基于改进熵权法结合TOPSIS法(以下称为改进熵权法-TOPSIS法)构建临床科室合理用药指标评价体系,并用医院2021年指标进行验证。方法 采用改进熵权法-TOPSIS法对广州医科大学附属第五医院2020年合理用药指标进行评价,即基于改进熵权法来确定评价指标的权重,进而运用TOPSIS法进行优劣排序,对于指标贴近度较低的指标进行重点管理,并用2021年指标进行验证。结果 医院2020年31个临床科室13个指标中排名最低的3个指标分别为不良反应上报率(Ci为0.169 5)、住院基本药物使用金额占比(0.397 0)、住院PPIs注射剂使用人次占比(0.448 4),作为2021年度严控管理指标,2021年该3项指标的贴近度及排名分别为药品不良反应上报率(0.471 3)排名第13位、住院基本药物使用金额占比(0.496 8)排名第9位、住院质子泵抑制剂注射剂使用人次占比(0.501 8)排名第5位。结论 采用改进熵权法-TOPSIS法对临床用药指标进行综合评价与分析,能够反映临床科室用药质量整体发展趋势,可为医院制定长远的药事管理提供决策依据。

改进经验赋值法在航空物探铀成矿预测中的应用

基于GIS的多元信息成矿预测方法可以利用数据信息,圈定不同级别的成矿远景区,已经在航空物探铀矿勘查工作中得到了广泛应用。铀成矿有利信息权重赋值主要采用经验赋值法,存在主观性强、缺乏分析利用数据特征的问题,文章通过引入CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)权重法对传统的经验赋值法进行约束,建立了改进经验赋值法,并以二连盆地赛汉高毕地区的铀成矿预测为例,通过预测结果与已知钻孔、矿体等铀矿信息的比较,确定了改进经验赋值法最终圈定的成矿有利区带与客观事实吻合。结果表明,通过CRITIC权重法约束的改进经验赋值法可以同时利用数据本身信息和预测专家的经验,在铀成矿有利信息的权重赋值方面有着更好的效果,圈定的铀成矿有利区带更加准确,值得在其他区域开展进一步应用。

改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

基于改进络合铁法的含硫化氢尾气处理工艺模拟与优化

目的有效处理含硫尾气,确保装置“安、稳、长、满、优”运行。方法采用Aspen Plus V11软件基于Peng-Robinson热力学模型对改进络合铁装置的H_(2)S处理过程进行了全流程模拟,并根据Box-Behnken Design对其进行了响应面设计,得到了最佳H_(2)S脱除率及其对应的优化操作参数。结果此模拟流程能够较好地反映改进络合铁装置的实际运行情况,可以作为后续优化研究的基础模型。当循环溶液温度为47.2℃、循环溶液中Fe^(3+)质量分数为8.4100%、循环溶液体积流量为3.12 m^(3)/h、电解槽电压为0.64 V时,改进络合铁装置的H_(2)S脱除率高达99.999988%。此时,外排气中H_(2)S质量浓度为9.5 mg/m^(3),完全可以满足外排气中H_(2)S质量浓度不大于10 mg/m^(3)的约束条件;t检验结果表明,采用响应面法优化得到的预测值和验证值之间不存在显著差异,其准确度一致。结论该研究结果可为进一步提升含H_(2)S尾气处理水平提供准确、可靠的理论支撑和数据来源。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究

针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。

宽电压增益CLLLC谐振变换器的改进型电流解析方法

对谐振电流的精确解析是计算CLLLC谐振变换器损耗的重要环节。针对宽电压增益CLLLC谐振变换器励磁电感与谐振电感比值较小的特点,基于电流拟合近似法提出了一种改进型谐振电流解析方法。首先通过分析变换器在三元谐振期间的等效拓扑,列写出谐振电流的阶段解析式,其次在考虑到三角函数未知量求解计算复杂的情况下,提出了修正系数的概念以简化计算,最终根据谐振电流的波形特点得出谐振电流初始解,并进一步通过分段迭代的方法逐步逼近谐振电流真实值。仿真结果表明,所提出的改进型电流解析式相比于传统方法,在三元谐振期间能够更加准确地描述谐振电流的变化过程,验证了所提方法的正确性。

基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法

在保证船舶航线安全的前提下,以最短航程为目标,提出基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法。对船舶AIS数据进行预处理,去除船舶AIS数据中的冗余数据,完成船舶AIS数据提纯;采用基于粒子群与K均值混合聚类算法的核心转向点筛选与识别方法,筛选并识别船舶AIS数据中船舶航线核心转向点数据;通过基于改进蚁群算法的航线规划方法,以核心转向点数据为基础,构建航线网络,在此网络中,通过人工势场法对蚁群算法进行改进,对船舶航线进行寻优,实现船舶航线规划。经实验验证,本文方法能够规划出安全合理的船舶航线。

基于改进Yolov5模型的纱筒余纱量检测方法

为实现针织圆纬机纱架上纱筒余纱量的实时检测,提出一种深度学习与传统图像处理相结合的检测方法。通过优化Yolov5的主干网络并加入Shuffle-Attention注意力机制,利用改进后模型在图像中检测并框出纱筒位置;然后利用透视变换、均值偏移、canny轮廓检测、闭操作等处理获取纱筒内外圆轮廓,设计基于梯度下降的圆拟合算法,拟合纱筒内外圆的轮廓,得到纱筒的内外圆半径;最后结合小孔成像的原理完成纱筒余纱量的测量。结果表明:改进后的Yolov5模型在纱筒检测精度上达到99.5%,检测速度可达20帧/s,同时模型参数减少至3.255×106可检测的最小纱筒余纱量为3 mm,当纱筒余纱量小于3 mm后,将其视为空筒,进行延时更换。本文算法拟合圆所花费时间是传统霍夫圆检测算法的1/4左右,因此可满足针织车间的实际应用需求。

基于VMD-改进最优加权法的短期负荷变权组合预测策略

为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时序特点,参考指数加权法原理设计自适应误差重要性量化函数,并结合组合模型在时间窗口内的历史负荷数据的均方预测误差设计改进最优加权法的目标函数和约束条件,以完成子模型的准确变权。最后,针对波动较强的高频分量选定极端梯度提升(XGBoost)和卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型并使用改进最优加权法进行组合预测、低频分量使用多元线性回归(MLR)模型预测、残差分量使用LSTM模型预测,叠加各模态分量的预测结果,实现了短期负荷数据的准确预测。实验结果表明,使用策略组合模型的平均绝对百分比误差为4.18%。与使用传统组合策略的组合模型相比,平均绝对百分比预测误差平均降低了0.87%。

融合改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^(*)算法:混合使用4邻域和8邻域A^(*)搜索算法,与通过删除冗余路径点和转折点来提高路径的平滑性;接着将改进A^(*)算法与DWA融合,利用融合算法使移动机器人进行全局实时动态路径规划。Matlab仿真试验结果表明,改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法不会使机器人穿越障碍物及其顶点,这有效减少了碰撞,从而提高了安全性;融合DWA后,在获得全局最优路径的基础上,能避开静态随机障碍物和动态障碍物,这证明了融合算法有良好的路径规划能力。

基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究

针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。

AHP-改进物元法在整体钢平台顶升模架体系安全风险评估中的应用

针对整体钢平台顶升模架体系施工安全性的灰色特征,经实地调研及专家评审,建立了整体钢平台顶升模架体系的安全风险评估模型。首先,考虑人员、设备、环境、管理及技术5个方面,选取19个指标构建安全风险评估指标体系;其次,采用层次分析法计算各指标权重,基于改进物元法确定各指标的风险等级,然后将两者向量相乘,以最大隶属度原则确定整体钢平台顶升模架体系的安全风险等级;最后,将所建立的基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)-改进物元法的安全风险评估模型应用到某超高层工程实例中,并将评估结果与实际施工情况对比分析。研究表明,该评估模型的计算结果合理且准确可靠,可为超高层整体钢平台顶升模架体系的安全管理提供参考。

基于改进势场法的智能车超车动态路径规划

为了改进人工势场法(artificial potential field,APF)在智能车高速超车状态下规划出的轨迹规范性差、安全性得不到保障、以及路径不平滑的问题。设计用于指引智能车换道的换道引力势场,以保证换道轨迹的规范性;构建异向分布结构的障碍车斥力势场提高换道的安全性;并建立带有转向缺口的道路中心线斥力势场和设计平滑代价函数优化规划出的轨迹点,使规划出的路径更加平滑。基于线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)设计路径跟踪控制器跟踪规划出的路径。通过Simulink与Carsim联合仿真,结果表明:所改进的APF算法能规划出更加合理的路径,设计的LQR路径跟踪控制器跟踪误差趋近于零,能够较好地控制车辆完成超车换道。

融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划

针对传统A^(*)算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A^(*)算法和优化动态窗口法的路径规划算法。首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规划出的路径在栅格地图上进行优化,删除冗余节点、提高路径平滑度。通过增加机器人在不同场景下的运动状态来优化动态窗口法。最后,将全局规划的关键点作为局部规划的临时目标点,实现两种算法的融合。通过对比试验,证明融合算法不仅保证了全局路径较优而且减少了折点数、耗费时间,还提高了机器人在动态环境下路径的平滑度和灵活性。