基于改进密集连接网络的土地卫片场景分类方法

为提高土地卫片图像场景识别的效率和精度,本文构建拉普拉斯金字塔-密集连接卷积网络(Lap-DenseNet)模型对土地场景应用进行识别分类,在Lap-DenseNet模型中Lap采用三层金字塔结构,DenseNet模型选用169层结构。将构建好的Lap-DenseNet模型应用到含有6种土地场景的卫片分类中,结果显示:Lap-DenseNet模型训练集的迭代次数不宜过多,否则会因为过拟合现象导致分类效果降低,当迭代次数为200次时分类效果最佳;Lap-DenseNet模型对农村道路分类效果最好,对以绿色背景为主的耕地复耕、未建设用地、农用地复绿分类效果较差,6种场景的平均分类准确率为93.66%;与谷歌卷积网络(GoogLeNet)、快速特征嵌入卷积网络(CaffeNet)、基于密集连接的双流深度特征融合卷积网络(TEX-TS-Net)、基于VGG16的附加资源卷积网络(ARCNet-VGG16)、基于Inception-v3的胶囊卷积网络(Inception-v3-CapsNet)、基于全局上下文空间注意和密集连接的卷积网络(GCSANet)共6种场景分类方法相比,Lap-DenseNet模型的分类效果最好,可在土地卫片场景分类工作中予以合理运用。

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题,将三角模糊数转化为对应的三元联系数,以三元联系数的贴近度作为最优准则,引入广义加权平均(GOWA)算子,建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型,并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的,能够有效提高预测精度,并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。

A New Method of Transmission Network Flexible Planning Using the Connection Number

Because connection number can express and process synthetic uncertainties caused by various uncertainties in the transmission network planning, a connection number model (CNM) was presented to compare the values of connection number logically. This paper proposed a novel model for transmission network flexible planning with uncertainty. In the proposed planning model both certainty and uncertainty information were included, and the cost-benefit analysis method was used to evaluate the candidate schemes in the objective function. Its good adaptability and flexibility were illustrated through two examples.

基于联系数模型的电网灵活规划方法

介绍了联系数概念及其运算准则,提出了联系数大小比较的联系数模型和基于联系数模型的电网灵活规划模型,在该规划模型中采用成本效益分析法评价方案的优劣程度。用联系数处理电网规划中的各种不确定性信息,构造了电网规划的确定与不确定系统。算例证明该方法得到的电网灵活规划方案具有更好的适应性和灵活性,且方法计算简单,思路清晰,可用于求解大型电网灵活规划问题。

利用三维随机网络模型研究油水两相流动

利用计算机模拟建立了由孔隙孔喉组成的三维立方网络模型,孔隙孔喉的大小按正态分布随机产生。分析了流体在模型中的流动过程,建立了求解毛细管压力和相对渗透率的数学模型,对模型进行求解后得到了与理论相符的结果。平均配位数和模型大小对计算结果影响的研究结果表明:增加平均配位数可以提高模型连通性,计算结果与理论分析结果一致,而模型大小对计算结果的影响并不明显。与其他理想模型相比,利用三维随机网络模型可以更真实地研究油水两相流动特征。

考虑天气变化的输电系统可靠性评估

电力系统可靠性评估的结果受天气变化的影响很大。常规处理天气变化的方法是根据天气情况的平均值对元件的平均故障率进行修正,得出不同天气状态下的平均故障率。但是故障率和天气情况均具有不确定性。为了考虑故障率和天气情况的不确定性对可靠性评估结果的影响,在3态天气模型可靠性评估的基础上,运用联系数处理故障率和天气情况的不确定性。根据联系数运算法则进行输电系统可靠性评估,得到具有联系数形式的可靠性指标。通过评估IEEE-RBTS输电部分的可靠性表明,提出的方法能够反映故障率和天气情况的不确定性对可靠性指标的综合影响,证明了该方法的合理性和有效性。

应急医学救援能力评估指标体系与评估模型研究

目的:研究构建应急医学救援能力评估指标体系,并提出一种新的应急医学救援能力评估方法。方法:依据能力理论构建应急医学救援能力模型,通过对各能力构成要素的分解细化,构建评估指标体系;综合运用集对分析中的四元联系数及偏联系数理论,建立应急医学救援能力评估模型,计算联系主值确定多个应急医疗救援队能力的优劣排序以及单个应急医疗救援队能力的强弱等级,计算偏联系数预判应急医疗救援队能力的发展趋势。结果:通过示例分析,该模型计算相对简单,评估结果客观可信,且功能多重,能够在方法上弥补其他评估模型功能单一的不足。结论:该方法具有一定的科学性和合理性,对于类似的评估问题具有借鉴意义。

巢湖流域水安全评价的集对分析模型

集对分析方法从同、异、反3方面综合描述事物之间的联系,能有效地描述水安全系统的确定不确定关系。利用联系数描述水安全系统的确定不确定关系时,差异度系数i在[-1,1]之间取值是不确定的,为刻画差异度系数取值的不确定性,提出利用三角模糊数表示差异度系数i,建立流域水安全评价的集对分析模型,并应用于巢湖流域水安全综合评价。结果表明:巢湖流域9区(县)及全流域的水安全状况从高到低依次为:合肥、居巢、含山、全流域、和县、庐江、无为、肥西、舒城和肥东。流域水安全评价的集对分析模型能有效利用三角模糊数联系数确定水安全等级,为流域水安全问题研究提供了一种新的方法,具有一定的推广应用价值。

基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型

集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,文中将利用近邻估计,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因子在某次预测中处于强势或者弱势,进而动态地选择预报功能大的强势因子,消除对预报起负面作用的弱势因子的作用,这样很好地体现了预测因子结构中具有的动态性。基于此建立了基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型(NNEDCNR)。结果说明:用NNE-DCNR去预测年径流量,预测精度比常用预测方法有显著提高,在水文水资源的预测中具有推广应用价值。

基于非对称联系云的边坡稳定性评价

边坡稳定性受诸多随机、模糊和不完整因素影响,其评价是一个复杂系统不确定性问题。云模型则是处理随机不确定性问题的有效工具,但传统云模型应用于实际边坡评价时,可能面临指标分布形式不符正态分布的要求,为克服此缺陷,在此基于联系数理论和云模型耦合方法,探讨了边坡稳定性非对称联系云评价模型,即基于边坡分类标准求解非对称联系云数字特征和生成联系云,结合指标权重和实测指标计算综合确定度,以判定边坡的稳定性等级。实例应用和与其他方法对比分析表明,该模型应用于边坡稳定性评价是有效可行的,取得了较好效果,且评价结果的转化态势能用确定度统一定量描述,更加符合边坡情况,为边坡稳定性评价提供了新的参考。

输电网可靠性评估中基于气象因素的处理方法

气象因素会导致输电线路故障,对电网可靠性有较大影响。对原有考虑气象因素的可靠性参数模型进行合理改进,提出不同地理位置输电线路的平均故障率不同,其对应的三态天气及三态天气下的故障次数百分比也存在差异。采用联系数方法处理可靠性原始数据和气象因素等的不确定性,应用状态枚举法对RBTS进行可靠性评估,得到联系数形式的可靠性指标。计算结果表明,元件所处地域不同导致的气象不均匀性对输电网可靠性评估影响不容忽视,联系数形式的可靠性指标亦呈现了不确定性部分的大小,证明所提出的方法更加符合实际。

基于联系数的水质评价物元模型

物元模型是对事物特征进行数学描述的一种模型。事物的特征分为确定性的和不确定性的,采用联系数来描述水质特征的不确定性的方面,从而建立了基于联系数的水质评价物元模型,并结合水环境质量评价具体说明模型的使用方法。案例分析表明,联系数的物元模型应用于水质评价具有客观合理、应用方便、并能反映水质变化的动态性的优点。

基于DPSIR概念框架的水生态安全动态评价

基于DPSIR概念,综合考虑水生态安全的不确定性因素和系统的动态变化,建立了水生态安全评价的DPSIR框架及相应指标体系,将多元联系数与马尔科夫链随机模型进行耦合,构建了水生态安全动态评价模型。运用该模型对东营市1993—2011年共19个年份的水生态安全状况进行了评价,并分析了安全等级的时序演进趋势。结果表明:东营市水生态安全整体处于相对不安全或不安全等级,未来水生态安全稳态等级仍为相对不安全。

多元集对模型在污水处理厂改造决策中应用

建立利用多元联系数集对分析方法对城市污水处理厂规划改造决策的综合评价新模型 ,并对 1 1座污水处理厂进行改造决策综合评价 ,结果表明 :多元联系数集对分析评价模型严谨 ,评价结果合理、精细、分辨率高 ,其评价结果符合实际 。

基于联系数的区域水资源承载力诊断指标组合预测研究

为提高区域水资源承载力诊断指标预测结果的精度和稳定性,在建立区域水资源承载力诊断指标预测的BP神经网络、多元线性回归和支持向量机模型(SVM)的基础上,建立了基于联系数的区域水资源承载力诊断指标组合预测模型(CFCN)。通过对区域水资源承载力水量要素能力表征指标的预测分析,结果表明,CFCN的预测平均误差最小(0.27%)、预测精度最高、稳定性最好,CFCN综合了BP神经网络、多元线性回归和支持向量机这3种预测方法的优势,克服了在区域可利用水量预测中BP神经网络外延性差、多元线性回归模型预测精度低、支持向量机拟合效果差的缺点,预测精度较单一的预测模型有显著提高。上述组合预测方法可为区域水资源承载力诊断指标预测提供有效的方法和技术支持。

基于数学规划法的循环冷却水网络的优化

针对工业用水系统中最重要的循环冷却水进行了优化研究,分别建立了以流率最小和连接数最少为目标的数学模型,通过优化,可以得到循环冷却水量小,连接数少,结构简单的循环冷却水网络。所提供的实例说明了本文方法在工业应用上的有效性。

基于集对分析的信任评估模型及其在服务选择中的应用

网络的大规模、异构、动态、分布和自治性造成了资源和服务的不确定性和欺骗性,从而导致服务交易双方风险增大,因此构建有效的信任模型是降低交易双方风险的重要途径。针对当前基于模糊理论的信任模型和基于反馈信息的信任评估方法存在的缺陷,提出了一种基于集对分析理论中联系数概念的主观信任表示方法,以克服模糊数学中用一个精确、唯一的隶属函数严格表示模糊概念的缺点,同时,在此模型中不是单纯基于用户的反馈信息来评价服务的信任度,而是结合服务资源在服务过程达到的服务能力来增加模型的客观性、实时性。将新的信任函数并入到传统的组件服务选择算法中,提出了两种基于信任的服务选择算法,并进行了实验仿真。结果表明,基于信任驱动的服务选择算法的任务执行成功率较传统方法有明显的提高。

四元联系数对煤矿安全质量标准化的优化研究

为了进一步弥补以"单一分数形式"确定煤矿安全质量标准化考评级别的简单化与绝对化特征的不足,增强煤矿安全质量标准化考评结果的可靠性与合理性。通过延伸集对分析理论的"三划分"思想,把区间评定值转化成联系数的形式,构建了具有元素权重的煤矿安全质量标准化考评结果的四元联系数模型。应用该模型分析了某矿井六个月历史考评数据的权重联系度、集对势与悲观势、不确定性,这些指标分别反映了矿井各月份达到最优安全质量标准的优劣次序、相对于标准之间的差距、转化为最优安全标准的态势以及潜在的不确定性,得到的考评结果可信度更高。

联系数的物元模型在建筑安全评价及预测中的应用

鉴于建筑施工安全评价的复杂性和不确定性,将集对分析理论引入物元模型中,构建了五元联系数物元模型与偏联系数物元模型,使物元模型中对事物特征不确定性的分析得以实现。运用该模型对某建筑施工项目进行了综合风险评价,使建筑安全评价中的确定性分析与不确定性分析相结合,实现了对建筑施工项目的安全评价与风险预测。结果表明,基于集对分析的联系数物元模型与偏联系数物元模型计算方法简便,评价及预测结果科学合理。

空气助送泥实验台与原型的相似关系

根据挖泥船排泥管内流体流动状态的微分方程描述 ,用相似转换法推导出了各相似准数 ,并且分析了它们在模型与原型的相似关系中的主次地位 ,得出了模型与原型的阻力相似是最主要的结论 .