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15 个结果
  • 简介:在圈图上研究了两类组合优化问题.第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大,得到了线性时间算法;第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大,得到了求解该问题的多项式时间算法.

  • 标签: 圈图 组合优化问题 多项式时间算法
  • 简介:作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波(anisotropicdiffusionfilter,ADF)被广泛应用于磁共振成像(magneticresonanceimage,MRI)图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio,PSNR)、结构相似性指数(structuralsimilarityindexmetric,SSIM)、均方差(meansquarederror,MSE)三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

  • 标签: 磁共振成像 各向异性扩散滤波 遗传算法 参数优化
  • 简介:利用废弃茶叶制备的活性炭吸附水中的溴酸盐,探讨不同条件下茶叶活性炭对溴酸根的吸附效果。结果表明:在吸附时间为30min,溶液pH值为5.0,活性炭投加量为120mg的条件下,茶叶活性炭对溴酸根的吸附效果最好,吸附去除率可达86%。

  • 标签: 废弃茶叶 溴酸根 活性炭
  • 简介:马尔科夫预测模型具有"无后效性",即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

  • 标签: 马尔科夫链 状态转移概率 二次指数平滑法 销售预测
  • 简介:传统的深度信念网络模型缺乏并行有效的算法来确定网络层数以及隐藏层神经元的数目,实验时大多依据经验来选取,这样做不仅使得模型训练困难,且范化能力差,影响实验结果.针对此问题,通过比较重构误差和验证集错误分类率的乘积(加权误差)大小来选取网络层数,网络层数确定后,再根据重构误差使用渐增法或二分法来选择合适的隐层神经元数目,以使整个模型达到最优.实验结果表明,用上述方法确定模型网络层数及隐藏层神经元数目,能有效提高模型分类或预测的精度.

  • 标签: 深度信念网络 网络层数 神经元数目 重构误差 加权误差
  • 简介:本研究建立了紫外-可见分光光度法测定肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)含量的方法。当乙醇浓度为70%、温度为60℃、提取时间为30min、料液比为1:20时,肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)的提取效果最好。同时肉苁蓉样品中多酚类物质(以没食子酸计)的平均质量百分比为0.2422%。精密度、稳定性和加标回收结果显示该方法可行可靠。

  • 标签: 肉苁蓉 紫外-可见光分光光度法 多酚类物质 没食子酸
  • 简介:本文就水分测试中称量瓶称重存在的几个问题加以探讨。实验表明,在进行饲料及原料中水分测定时,样品的称量恒重与冷却时间有关,干燥时间对称重结果?有影响,干燥器容量大小以及称量速度也会给恒重结果带来误差。

  • 标签: 水分 称重恒重 冷却时间 误差
  • 简介:2,2,6,6-四甲基-4-哌啶醇有时久置易变色,本文通过GC-MS联用技术分析了变色问题产生的根本原因,是由于未完全还原的哌啶酮氧化所致,并以硼氢化钠为还原剂,通过二次还原的方法处理变色哌啶醇,效果较好。

  • 标签: 2 2 6 6-四甲基-4-哌啶醇 哌啶酮 二次还原 变色
  • 简介:在考虑客户满意度和生产过程中不确定性因素前提下研究了混装线投产排序问题.以三角模糊数表示加工时间、六点模糊数表示完工时间,建立了基于交货期的客户满意度评价方法.并进一步以满意度为优化目标,结合模糊不确定因素,建立了混装线投产排序问题数学模型,并通过遗传算法进行求解.最后,通过数据实例分析了客户满意度与完工时间的相互影响,主要从三个角度对结果进行分析:(1)最小生产单元MPS(MinimumProductSet)内产品比例的均衡性对客户满意度和模糊完工时间的影响;(2)MPS内产品比例相同的条件下,模糊交货期区间权重比例对客户满意度的影响;(3)相同条件下,客户满意度和模糊完工时间分别作为优化目标时两者之间的差异.从而验证了该模型的有效性.

  • 标签: 混装线 投产排序 满意度 三角模糊数 6点模糊数
  • 简介:该文就学生在使用分光光度计过程中,出现频率较高的几个问题加以归纳总结,分析了其产生的原因并提出相应的解决方法,旨在帮助学生处理其类似问题,提高学生实验结果的准确性和实验的效率。

  • 标签: 分光光度计 比色皿 实验教学
  • 简介:结合工作经验,对建设项目竣工环境保护验收监测过程中遇到的标准应用及检出限等问题进行探讨。并结合一些实例,提出完善项目竣工环境保护验收监测报告的几点建议。

  • 标签: 环境保护验收 标准应用 检出限
  • 简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

  • 标签: 模式识别 数据挖掘 域自适应 超限学习机
  • 简介:本文根据对国家旅游度假区受机场飞机噪声影响情况的现场测量结果,首先分析机场噪声的影响程度,而后从飞机噪声源、飞机起降次数与时刻、飞机飞行程序、土地使用规划等方面着重研究降低机场噪声影响的主要措施,提出综合治理方案.

  • 标签: 机场 旅游度假区 国家 问题 影响程度 飞机