检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高校实验室教师绩效的双重灰度模型测评方法

实验室研究与探索 2022年第11期41卷 270-276,303页

作者：纪伦程郅策徐琳琳谭忆秋哈尔滨工业大学交通科学与工程学院哈尔滨150090

充分考虑高校实验室教师绩效测评的灰色系统特性,合理设计测评方法,可有效激励和引导教师,提高工作积极性,提升实验室工作能力。通过高校实验室教师绩效测评的灰色特征分析,梳理明确了测评分析程序,构建了测评指标体系;建立了客观指标... 详细信息

充分考虑高校实验室教师绩效测评的灰色系统特性,合理设计测评方法,可有效激励和引导教师,提高工作积极性,提升实验室工作能力。通过高校实验室教师绩效测评的灰色特征分析,梳理明确了测评分析程序,构建了测评指标体系;建立了客观指标和主观测评数据序列的双重灰度模型。论述了绩效评价特征向量的归一化问题;提出测评数据“模糊-实数化”处理方法;分析特征数据序列的参照关联系数,进行测评排序,结合示例进行了绩效分析与方法对比。与一般测评结果对比,该方法能够显著提高高校实验室教师绩效考核的科学性和可操作性,可为高校人事管理和考核评价提供参考。

关键词：绩效测评实验室教师灰度模型双重模型测评方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于灰度模型的电能量异常数据修复研究

华东师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期 156-163页

作者：黄福兴周广山郑宽昀冯泽佳袁培森南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京211106 国电南瑞科技股份有限公司南京211106 南京农业大学信息科学技术学院南京210095

提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法,以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量,以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量,经过一次累加,级比检验,求解预测方程得到预测值,动态地对电能量数据进行迭代预测,最终... 详细信息

提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法,以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量,以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量,经过一次累加,级比检验,求解预测方程得到预测值,动态地对电能量数据进行迭代预测,最终对预测值进行精度检验,预测的平均相对残差为2.182%,根据结果对原始数据进行修改,从而达到修复电能量异常数据的目的.以某区域实际电能量数据进行模型预测修复,并对结果以及误差进行分析,验证了该方法的可行性.

关键词：电能量异常数据灰度模型数据修复

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

模糊逻辑组合的灰度模型

厦门大学学报（自然科学版） 2003年第2期42卷 161-163页

作者：苏畅蔡经球厦门大学计算机科学系福建厦门361005

首先对复合模糊命题的几种真值计算方法作了介绍,分析各种方法的优缺点,接着为了处理日益增多的模糊逻辑组合算子给用户带来不便的问题,提出模糊逻辑的灰度概念,给出一个处理逻辑组合的灰度模型,它能将具有不同灰度的模糊逻辑统一起来.

关键词：模糊逻辑组合复合模糊命题真值模糊逻辑组合算子灰度模型模糊数学

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三级灰度模型空间矩的陶瓷基片尺寸测量

计算机应用 2008年第7期28卷 1729-1731页

作者：李军利李元宗太原理工大学机械工程学院太原030024

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,... 详细信息

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,测量效果好、分类精度高。该方法在零件尺寸的高精度测量中具有较高的实用价值。

关键词：灰度模型空间矩陶瓷基片亚像素尺寸测量

降价态评估方法模型与灰度模型毁伤评估方法综述

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞航导弹 2014年第3期 81-84页

作者：何性顺苏健军李芝绒李文杰闫潇敏西安近代化学研究所

分别介绍了美国空军研究实验室开发的降价态评估方法(DSVM)和澳大利亚国防科学与技术机构武器系统部公开的一种灰度毁伤威力评估模型;总结了战斗部毁伤评估的特点与发展趋势。

关键词： DSVM 灰度模型目标易损性战斗部威力毁伤评估

基于小波变换灰度模型-人工神经网络(GM-ANN)组合的粮食产量预测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

江苏农业科学 2016年第12期44卷 390-393页

作者：樊超杨静杨铁军傅洪亮河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001

由于粮食生产受到社会、经济和气候等多方面因素的影响,造成粮食产量序列的复杂性、随机性和非平稳性。为了准确预测粮食产量,提出基于小波变换的灰度模型(GM)-反演(BP)神经网络[BP神经网络是人工神经网络(AMNN)的一种]相结合的预测方法... 详细信息

由于粮食生产受到社会、经济和气候等多方面因素的影响,造成粮食产量序列的复杂性、随机性和非平稳性。为了准确预测粮食产量,提出基于小波变换的灰度模型(GM)-反演(BP)神经网络[BP神经网络是人工神经网络(AMNN)的一种]相结合的预测方法,首先利用小波变换将非平稳序列转化为若干不同频率分量的平稳序列;然后针对各序列使用灰色GM(1,1)模型建立预测模型,为了进一步提高模型的预测精度,结合BP神经网络对预测残差进行修正;最后通过组合得到粮食产量的预测模型。通过对2011—2014年我国粮食产量数据的预测,表明所提方法的预测精度明显高于GM(1,1)和BP神经网络预测模型,4年的平均预测误差小于1%,能够较准确地预测我国粮食产量。

关键词：粮食产量小波变换灰度模型 BP神经网络预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进灰度模型的中长期电力负荷预测方法

基于改进灰度模型的中长期电力负荷预测方法

作者：罗松山湖南大学

学位级别：硕士

电力作为基础的生产资料,在国计民生中发挥着不可或缺的作用。精确的电力负荷预测是电能需求平衡的重要保障,只有保证电能供需平衡,才能有效保证电网安全稳定的运行。从长期来看,我国的负荷数据不仅有逐年攀升的稳定性,还有随机变化的... 详细信息

电力作为基础的生产资料,在国计民生中发挥着不可或缺的作用。精确的电力负荷预测是电能需求平衡的重要保障,只有保证电能供需平衡,才能有效保证电网安全稳定的运行。从长期来看,我国的负荷数据不仅有逐年攀升的稳定性,还有随机变化的不稳定性,是一个经典的灰色系统,可以采用灰色模型对其进行预测。然而,随着电力市场文化程度的提高,电力系统也变得复杂起来,中长期电力负荷预测对精度的要求忆经超出了传统灰色预测模型的能力范围,灰色预测模型需要完善和丰富。论文的主要工作如下:首先,本文详细的介绍了灰色系统理论,从建模机理对传统的灰色GM(1,1)模型进行了详细的研究,并指出了传统灰色预测模型在电力负荷预测中的弊端,引出下文对模型的改进。其次,本文对灰色预测模型的误差序列进行了分析,分析结果表明,大部分的误差序列处于上下波动的状态;训练样本波动大,或者有异常值时,预测结果不精确。针对第一个问题,本文提出了基于傅里叶误差修正的迭代灰色预测模型。新模型将傅里叶误差修正的灰度模型和新陈代谢机制相结合起来,既考虑到了误差的正负性,又遵循了基本的数据利用原则。针对第二个问题,本文提出了误差修正的等维信息递补灰色动态参数预测模型,该模型引入新的参数α对灰度参数a和u进行动态调整,调整时不仅加重了当前数据的权重,还在一定程度上降低了数据过度波动带来的误差,最大限度降低数值波动对预测结果的影响,提高了预测准确性。为了验证所提模型的性能,我们收集了武汉市各个地区近十几年的电力负荷数据,并根据预测时间整理为按年预测和按月预测。实验结果表明,本文提出的两种预测模型与改进之前的预测模型相比,在预测准确度上有较大的提升。

关键词：灰度模型傅里叶级数误差修正迭代策略电力负荷

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

竹篾梯度结构理化性能研究及灰度模型预测

竹篾梯度结构理化性能研究及灰度模型预测

作者：李明鹏中国林业科学研究院

学位级别：硕士

竹子作为我国独具特色的一种森林资源,在国内的分布非常广泛,具有生长快、用途广等优势,而且还具有可再生、绿色、环保等特性,被人们广泛利用。通常加工成竹篾、竹束和竹条等单元形态,用于后续竹材产品生产。研究梯度结构的理化性能灰... 详细信息

竹子作为我国独具特色的一种森林资源,在国内的分布非常广泛,具有生长快、用途广等优势,而且还具有可再生、绿色、环保等特性,被人们广泛利用。通常加工成竹篾、竹束和竹条等单元形态,用于后续竹材产品生产。研究梯度结构的理化性能灰关联关系,建立基于化学成分的竹材初加工竹篾单元拉伸强度模型,解决因竹材自身结构比较复杂容易引起预测困难的问题,以改善竹制品力学性能,进而为竹制品结构优化分级选择提供方法,不仅对竹材的高效精确利用具有重要的指导意义,而且在材料的应用具有重要的现实意义。本论文采样8个典型竹种A-H(毛竹、绵竹、麻竹、龙竹、慈竹、佯黄竹、倬牡竹和粉单竹),通过聚类分析对竹篾梯度结构优化分级,对比分析不同竹种之间的理化性能差异;以灰色分析科学方法,建立竹篾力学性能预测模型,揭示了化学成分在竹材梯度结构发展过程中对力学拉伸性能的影响;最后对不同竹种以及同种竹种不同梯度结构进行模型预测及检验,拓展拉伸强度预测模型的普适性,实时对模型进行补充校正。主要结论如下:(1)竹材的竹黄至竹青呈梯度结构,基于聚类分析和响应面模型分成四大类,从Ⅰ类到Ⅳ类的维管束个数逐渐增加,结晶度先增加后降低,纤维素和木质素含量逐渐增高,半纤维素含量有所下降,拉伸强度逐渐增加,维管束个数与力学强度呈线性递增关系。拉伸强度主要受木质素含量、结晶度和维管束占比的单一因素影响,响应面法分析各因素对其影响顺序为:维管束占比>结晶度>木质素含量。(2)竹篾A-H化学成分相同,含量不相同,种类间各成分含量的变异系数也存在差异。XRD衍射图谱均符合纤维素晶体I的衍射峰特征。基于对竹篾取向度的分析,以及不同成分之间的关系结果可见。在取向度方面,各种成分对于其造成的影响差异不大;而脂蜡质和水溶物对于纤维的影响较大。试验结果表明:纤维素、木质素、半纤维素、果胶、脂蜡质、水溶物与拉伸强度关联度分别为0.94,0.61,0.47,0.56,0.59,0.61。(3)竹篾拉伸强度与化学成分纤维素、木质素、半纤维素、果胶、脂蜡质、水溶物GM(1,7)模型为X:(k)+7.6435Z(k)=5.2741X(k)+8.1555X(k)-3.3259X(k)-2.7361X(k)-0.4851X(k)-0.1321X(k),经过计算,模型误差平均值为0.0038。基于微分方程得出,脂蜡质、果胶含量的系数为负值,对竹篾中纤维拉伸强度起到阻碍作用,而纤维素、木质素的含量系数则都是正值,意味着对拉伸强度具有积极贡献。(4)运用Back Propagation神经网络学习优化参数隐层神经元为12,学习速率设定为0.02,目标误差设定为10的预测值和实际测量的数值是比较接近的,而且各个年龄段的竹篾强度之间出现的误差也控制在5%内,同种竹材不同梯度结构的拉伸强度预测精确度在3%以内,表明将Back Propagation神经网络用于竹篾单元拉伸强度的预测是可行的。

关键词：竹篾梯度结构化学成分拉伸强度灰度模型

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割

计算机应用 2008年第3期28卷 686-687,702页

作者：刘杰张艳宁许星王志印西北工业大学计算机学院西安710072

传统的马尔可夫随机场(MRF)图像分割在优化求解的过程中存在运算量较大,运算时间过长,算法不收敛等问题。针对这些问题,提出一种改进算法。首先根据图像灰度分布建立标号场的更新概率模型,然后再根据此模型进行标号场的更新,从而有效地... 详细信息

传统的马尔可夫随机场(MRF)图像分割在优化求解的过程中存在运算量较大,运算时间过长,算法不收敛等问题。针对这些问题,提出一种改进算法。首先根据图像灰度分布建立标号场的更新概率模型,然后再根据此模型进行标号场的更新,从而有效地加快迭代收敛速度。实验结果证明了本算法的有效性。

关键词：马尔可夫 Gibbs分布最大化后验概率灰度模型