基于灰色理论与AHP的生活垃圾预测与决策问题研究

当前随着生活垃圾处理量的日益增加,环境遭受到严重的破坏。随着社会的进步、城市的发展而产生垃圾,已成为当代人面临的一大难题,同时它也制约着现代城市的建设和经济的发展,因此如何有效解决此难题,值得我们深入思考。该研究通过灰色关联分析,得出影响垃圾产生的最重要4个因素分别是人均可支配收入、人均消费性支出、社会消费品零售总额与人均公共绿地面积,并结合GM(1,1)预测未来十年的趋势;然后基于AHP理论,得出更有利于减少垃圾处理量的正确对策,即干垃圾焚烧、垃圾分类收集、中心城区垃圾集中转运以及湿垃圾生物处理。

基于贝叶斯网络集成的软件缺陷预测

针对常用的软件缺陷预测模型缺乏可解释性及鲁棒性的问题,为了推断和理解软件缺陷预测中变量间的相关关系,研究了贝叶斯网络在软件缺陷预测中的应用方法,建立了贝叶斯网络软件缺陷预测模型及集成软件缺陷预测模型。使用数据离散化方法处理数据,采用贝叶斯网络结构学习算法确定网络结构及参数,并利用贝叶斯网络推断软件缺陷的概率分布;将贝叶斯网络与K近邻、决策树、逻辑回归等软件缺陷预测器以软投票的方式集成,建立集成软件缺陷预测模型;在6个公开的软件缺陷数据集上进行实验仿真。实验结果表明,与常用的集成软件缺陷预测模型相比所建立的基于贝叶斯网络的集成软件缺陷预测模型在F1、Recall、G-Mean评价指标上表现出了更好的预测性能。从因果分析的角度,为软件缺陷预测探索一条新的研究思路。

基于混合采样和强化学习的信用卡欺诈检测模型

针对信用卡欺诈检测中存在数据不平衡以及模型超参数不能自动调优,导致检测精度低的问题,综合考虑数据平衡处理和参数优化两个关键因素,构建了一种基于混合采样和强化学习的信用卡欺诈检测模型。所提模型采用Kmeans聚类算法对多数类数据以及少数类数据分别聚类,多数类数据保留具有代表性的数据,少数类数据采用生成对抗网络生成数据,从而达到数据集平衡。同时,提出了一种改进的Q-learning算法,通过优化算法中奖励值的计算和Q-table的更新方式,以加快算法的收敛速度,然后采用改进的Q-learning算法优化XGBoost模型中的参数,以提高模型的检测效果。实验结果表明:相比于传统的欺诈检测模型,该模型具有更优的检测效果,更适合应用于信用卡欺诈检测领域。

思想政治工作谈话的科学与艺术

思想政治工作中的谈话,是思想政治工作者开展工作的主要手段。因此,在工作实践中,如何更好地掌握谈话的科学性和艺术性,有针对性地开展谈话,就成为思想政治工作者必须研究的课题,也是思想政治工作的高水平高层次的体现。

江苏省智慧旅游产业建设水平实证分析

2010年,江苏省镇江市在全国率先创造性提出“智慧旅游”概念,“智慧旅游”是一个全新的命题。基于江苏省旅游产业的经济概况和资源概况进行分析整理,对江苏省旅游产业的发展现状进行了SWOT分析,然后,基于游客视角,选取了6个主要影响因素指标,并利用SPSS软件对数据进行因子分析,由因子分析结果可知:旅游辅助服务方面解释了影响因素指标的82.579%。最后,根据因子得分数据,运用matlab对江苏省13座城市进行K-means聚类,并给出了各类城市智慧旅游产业发展的一些建议和对策。

地方院校在职工程硕士学位论文指标评价与质量控制——基于已授学位人员及其工作单位的视角

从近期国家对博士硕士学位论文的新要求阐述,以地方院校中人员基数大、平均占比58.79%的在职工程硕士的学位论文为研究对象。先回顾了国家对在职工程硕士学位论文的基本要求、评价指标和权重以及部分地方院校详细的一二级评价指标体系。然后,从已授学位在职工程硕士及其工作单位领导二个视角,对硕士学位论文的选题和撰写、创新性成果、学员素质和能力培养以及需要改进的方法或措施调查四个方面进行调查、研究和比较分析,统计数据显示二者有较大的一致性。最后,提出强化实践环节教学训练、加强论文过程监控管理和细化各类成果核查登记政策等学位论文质量控制措施,以确保地方院校硕士学位论文整体质量的稳步提高。

地域差异下工资分配额度定量表征模型研究

利用灰色系统理论、因子分析和回归分析对26个省市分公司工资分配的16个影响因素进行关联度分析,判断和预测各省市分配工资的合理性,获取地域差异下的工资分配总额主要影响因素,直观分析工资分配总额与相关数据信息之间相关性,微观透视各指标数据对工资分配总额的作用强度,建立工资分配总额与GDP、业务总收入和业务总成本等主要影响因子之间的定量函数关系。从经济学意义、计量经济学机理2个方面直观地分析了回归模型在趋势和理论上的可行性,验证了模型合理性与有效性,为企业人力资源管理提供智力支持。

基于BOA-LSTM模型的土壤湿度预测

自从长短期记忆网络提出后,一般循环神经网络中存在的长期依赖问题得以解决,由于其独特的设计结构和良好的特性,适合对时间序列类型数据进行处理和预测,被广泛应用在机器学习和人工智能的各个领域中。针对锡林郭勒草原上的土壤湿度预测问题,选用岭回归算法、支持向量机算法、梯度提升决策树算法、长短期记忆网络算法和基于贝叶斯优化的长短期记忆网络算法进行对比实验,比较各个模型在回归分析中的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比指标情况。通过数据预处理和回归分析后,将长短期记忆网络算法应用在未来锡林郭勒草原上的土壤湿度预测,对自然环境保护和抑制草原沙漠化问题提供更多解决思路。

现代智能化包装设计中元素形态视觉传达研究

当前智能化包装设计方法下视觉传达初稿元素色彩单一,因此提出新的现代智能化包装设计中元素形态视觉传达的研究。建立元素形态处理模型,将包装的设计中每个顶点的三维齐次坐标转换为平面上的二维坐标,引入斐氏数列优化整体构图,有机整合视觉元素,根据实际情况选择合适方法完成视觉传达色彩的调和,以此完成现代智能化包设计中元素形态视觉传达研究。实验结果表明,设计的视觉传达技术作品初稿中色素类型比现有技术平均高出约24种,验证了研究在包装设计中的有效性。

泵送剂掺量对充填料浆流动性能及充填体力学性能的影响

泵送剂作为改善充填料浆流动性能的添加剂,已经被广泛应用于矿山,但泵送剂对料浆凝固后充填体力学性能的影响却尚不明确。针对某矿不同泵送剂掺量的充填料浆,开展了料浆塌落度试验、流变试验、充填体试块单轴抗压强度试验及试块电镜细观试验。结果表明:泵送剂对塌落度呈非线性梯度影响,随着泵送剂掺量不断增加,同剂量的泵送剂对塌落度的影响能力慢慢减弱;屈服应力与塑性黏度均随泵送剂掺量的增加而降低,泵送剂掺量在超过3%后,屈服应力的下降幅度明显减缓,而对于塑性黏度,掺量超过2%时,其下降幅度就已经开始明显减缓;泵送剂对3 d养护龄期试块强度的影响较弱,而对于7 d、28 d养护龄期试块,掺量为1%和2%时,对充填体抗压强度的影响是正面的,当掺量大于2%时,充填试块抗压强度呈下降趋势;掺量在1%时充填试块的细观结构是最致密的,随着泵送剂掺量的增加,大孔隙逐渐增加。综合考虑泵送剂成本、料浆流动性及抗压强度,针对试验中的料浆配比,推荐泵送剂掺量为2%。

考虑温度的超细尾砂触变行为研究

为了探究不同温度下超细尾砂触变行为灵活性的规律,设计三因素四水平正交试验方案,利用温控式桨式流变仪,结合电子显微镜,分析温度、灰砂比和浓度对料浆触变性的影响规律,并从细观层面解释触变行为。结果表明:温度对较高浓度料浆的触变环形态影响最大;三种因素对触变性的影响顺序为浓度>温度>灰砂比,且灰砂比的影响水平与其他两因素不在同一个数量级;较之剪切试验前,料浆在剪切试验后内部絮团单体直径变大,且絮团分布明显变稀疏,与黏度降低现象一致。对触变行为做出了一般解释,为工业现场控制料浆触变性提供了理论依据。

旅游业不确定问题的灰色关联分析与应用

灰色系统理论是解决客观世界信息不确定性问题的方法,而灰色系统建模是灰色系统理论的重要组成部分,其思想是直接将时间序列转化为微分方程,从而建立起抽象系统发展的动态模型。该项目运用灰色系统理论的灰色关联度分析法,通过构建与旅游业相关联的河南省星级饭店个数、客运量、农村居民家庭人均收入等相关指标,根据各个指标的原始数据按照灰色关联度计算的步骤进行计算,并将其应用于河南省旅游业发展中。结果表明,对河南省旅游业影响较大的因素主要是社会消费品零售总额、河南省在职人员平均工资和人均国内生产总值。灰色预测模型能够合理科学地对河南省旅游业发展进行预测。

基于支持向量回归的房价数据分析

支持向量机自提出以来,就在数据挖掘、模式识别、人工智能等领域引发了广泛关注。因其严谨的数学基础以及良好的特性,被应用到各个领域中去。其中支持向量回归是基于支持向量机的一个回归预测算法,其应用也极为广泛。本文针对目前应用于房价预测领域的其他机器学习算法诸如普通线性回归、贝叶斯岭回归等算法,无法解决房价数据的多维性、复杂性等难题。系统的研究了支持向量回归算法以及房价数据的特点,选择了公开的房价数据集,通过数据预处理后,将支持向量回归算法应用到房价的预测中。以期为SVR的研究提供更多的方向,为房价预测研究提供更多的思路。

基于有限差分法的废钢熔化数值模拟

废钢比是衡量炼钢产业技术水平的标志,纵观国内外,发达国家的废钢比整体水平能够达到50%以上,而目前中国仅能达到20%左右,因此,提高废钢比迫在眉睫。主要对炼钢过程中一些主要参数值的计算进行研究,得出了传质系数关于温度的表达式,以及界面碳浓度关于时间和废钢比的函数关系;利用有限差分法解决了求解二阶偏微分的问题,最终给出了铁水温度随着废钢厚度方向上熔解距离的提高所产生温度的变化规律,当熔解距离为20mm左右时,温度达到废钢的熔点。当废钢比不断提高时,铁水的温度逐渐上升,且熔解距离逐渐提高。

CaO对球团性能影响的研究及展望

熔剂性球团矿凭借铁品位高、粒度均匀、还原性能好等优点,在现代高炉炉料结构中的比例越来越高。为生产出性能更好、更适合入炉冶炼的熔剂性球团,有必要探究不同种类的钙质熔剂对球团的影响。本文介绍了钙质熔剂的特性以及配加CaO对球团性能的影响,归纳了国内外熔剂性球团的研究动态,总结了相关规律的变化,并对熔剂性球团矿的发展做出了展望。

中国传统美学在园林中的运用——以“水”为中介转化自然之灵动的神韵

园林不仅仅是一处休憩的地方,还是一种文化的载体和中国传统美学的实践存在。而在我国的园林艺术中"山水"始终是园林造型的最重要表现形式,其中"水体"更是园林的灵魂所在,是我国"道法自然"的核心。通过"水"在中国传统美学中的地位和在园林中的运用,综合地论述了"水"如何使园林展现出自然的灵动之美,以及中国园林和园林中"水"的文化内涵。

烧结矿转鼓强度的优化研究

针对某钢厂在烧结过程中出现转鼓强度急剧下降的现象,通过烧结杯实验探究不同配碳量条件下形成烧结矿转鼓强度下降的碱度范围,并结合烧结矿的矿相结构分析其降低的内在机理,进而提出优化措施,避免其在实际生产中造成的损失。实验结果表明:配碳量为3.25%时,强度分3个阶段呈现上升趋势,而当配碳量为3.50%和3.75%时,均在碱度1.5~1.7区域出现强度下降8%左右的现象。原因是此时矿物成分多且复杂,矿相结构变得极不均匀,并伴随少量裂纹出现,因此导致烧结矿转鼓强度急剧下降。

基于Hopfield网络的手写体汉字识别系统

针对基于Hopfield网络算法实现的手写汉字体识别系统,使用Python语言中Numpy和Cv2库对数据进行预处理,通过Neurolab库训练Hopfield神经网络,编写相似度对比算法对其进行改进,采用Pyqt5实现功能的可视化。研究结果表明,该汉字体识别系统具有图片识别和手写识别两大功能。采用改进后的Hopfield神经网络算法,该系统的识别效率有了很大的提升,识别准确度保持在80%以上,并且具有良好的兼容性。

年轻干部须练就三样“看家本领”

年轻干部大多有较高的知识水平,工作热情高,思维反应快,进取精神强,但缺乏实践经验。年轻干部要充分认识提高自身素质的重要性,努力提高自身素质和业务水平。本文就年轻干部在成长过程中需要注意练就的三样"看家本领"及必要性进行了讨论。

基于空间配准模型的Mask R-CNN位姿估计网络

大多数传感器都无法达到零误差的程度,当多个传感器通过坐标变换将测量数据变换到三维空间坐标中心时,由于传感器设备与待测物体之间的距离方位的误差和不同坐标系之间转换精度等众多因素,导致传感器系统出现相对的系统误差。本文采用最小二乘法、广义最小二乘法,通过建立传感器空间配准模型估计误差参数以补偿到传感器系统,以便减少因为设备观测数据导致的误差影响。该研究利用深度学习Mask RCNN框架对目标物体进行识别和分割,获取目标物体的大小和轮廓特征,并结合VGG-16算法得到更加精确的位姿信息。