基于粗集的土地定级因素权重确定方法研究

定级因素权重的确定是土地定级中一项重要的内容,传统方法通常都是根据决策者的先验知识主观确定,基于粗集理论的单个属性权重确定方法无法解决简化因素的权重问题。结合土地定级实际,提出了基于粗集理论的组合权重确定单个因素权重的方法,并利用主观和客观结果综合确定权重。     

主客观结合确定网络课程评价指标权重

通常，指标权重的确定方法是根据决策者的先验知识来确定的，其中比较常用的方法有德尔菲法及层次分析法，这些方法受决策者主观因素的影响太大。本文将粗集理论中属性重要度的概念引入网络课程评价中的权重确定过程，提出将决策者先验知识给定的权重同粗集理论确定的属性重要度结合起来作为最终确定网络课程评价指标权重的方法。     

大型灌区节水改造项目评价方法研究

采用模糊综合评估方法对大型灌区节水改造项目进行综合评估,针对模糊综合评估权重确定问题,运用博弈论方法确定模糊综合评估指标权重,将层次分析法和简单相关系数法主、客观赋权法相结合,使得到的综合权重与单一权重向量之间的偏差最小,从而达到消除单一权重法的片面性,并使得权重更为合理.该方法操作简洁,便于实际应用.以陕西关中九大灌区为例进行研究,结果表明,博弈论方法确定权重的模糊评估方法运用到灌区节水改造项目综合评估研究中是切实可行的.     

信息不完全时的海底管道安全评价方法

针对风险因素属性权重不确定、专家权重不确定、评价信息不完全构成的混合型海底管道不完全信息安全评价问题,提出一种基于灰色关联分析、层次分析、直觉模糊集和证据理论的安全评价方法(GAFD-S)。应用灰色系统理论确定风险因素的权重,应用层次分析法计算专家主观权重,根据直觉模糊集和信息熵原理确定专家客观权重,利用证据理论集结含有信息缺失的评价值对管道的破坏程度进行排序,确定最需维护的管段。利用该方法对某海底管道4个管段进行安全评价,通过对腐蚀破坏、第三方破坏、自然灾害、人员误操作和设计失误5个指标进行考核,确定了不同管段的受破坏程度,实例证明了GAFD-S方法对于信息不完全海底管道安全评价的实用性。     

层次分析法在四川省城市生活垃圾处理技术方案选择中的应用

以四川省城市生活垃圾处理技术方案为研究对象,使用层次分析法构建层次结构,进行目标项两两比较确定权重及归一化处理,确定决策层对目标层的权重。并以成都为实例,确定方案层对决策层的权重,根据权重累加后的综合得分对技术方案进行优选,结果表明成都市采取全部焚烧,并对焚烧余热进行利用是最佳方案。最后对四川省城市生活垃圾处理技术方案选择的层次分析法提出了一种简化方法,为我国城市生活垃圾处理技术方案的选择提供参考。     

IAHP确定滑坡对油库危险性指标权重及软件开发

将改进的层次分析法(IAHP)引入滑坡对油库危险性评价指标权重确定中,用三标度法代替传统的九标度法,利用最优传递矩阵对判断矩阵进行处理,从而使权重计算不需进行传统层次分析法的一致性检验,大大提高了收敛速率。利用Visual Studio C#2010软件进行了可视化改进的层次分析法软件开发。根据国内外相关研究文献和实地调查,选取滑坡对油库危险性评价较为重要的10个指标进行权重确定,得到了指标权重排序,并与模糊层次分析法(FAHP)计算结果进行对比分析,结果显示,利用IAHP与FAHP两种方法计算指标权重所得各指标权重数值不一,但计算所得权重排序一致,证明该方法在滑坡对油库危险性指标权重确定中具有一定意义。     

基于动态权重的综合指标权重确定及应用

为使不确定事件评价中指标的筛选更加准确,借助数据挖掘的聚类思想来刻画两个指标间的相似程度,将相似程度归一化获得表现相互支持度的动态权重,再将静态权重和动态权重按比例系数分配,求得综合权重。将此权重确定方法运用到土石坝坝坡失稳预警指标体系中,结果表明:管涌权重最大,其次是滑坡、流土和裂缝,亦即管涌对坝坡失稳影响最为突出。并通过实例验证了该方法的可行性和实用性。     

基于组合赋权法的耕地质量等级评价指标体系研究

构建了耕地质量等级评价指标体系,分别采用层次分析法和因子分析法计算指标的权重,并进一步研究了组合赋权法的计算方式,并以土默特右旗耕地质量等级评价为实例对该方法的实际应用进行研究。结果表明,层次分析法确定权重的主观因素较强,而因子分析法计算权重过程又相对机械化,采用将二者计算的权重进行线性组合的方式来确定耕地质量等级评价指标体系较为科学,在实际工作中值得参考。     

改进模糊层次分析法确定地质灾害危险性评价指标权重的研究

鉴于地质灾害危险性评价中现有确定指标权重的方法存在的诸多不足,根据多目标决策理论和层次分析法基本原理,提出改进模糊层次分析法确定地质灾害危险性评价指标权重的应用模型,使之求得的评价指标权重更为合理。并在此基础上,以浙江省青田县地质灾害危险性评价为例,验证了该方法的可行性和优越性。     

熵权系数在盈余质量现金保障性评价中的应用

在企业的盈余评价中非常重要而又比较困难的是各个评价指标权重的确定,许多学者在这方面进行了深入研究。在确定企业绩效评价指标的基础上,引入熵权系数法来确定各个指标的权重系数,进而确定各个企业盈余质量的优劣,最后结合案例来证明了评价方法的可操作性和有效性。     

钢坯称重系统的改进设计

介绍了物料称重系统的改进方案,阐述了新称重系统的油路系统的设计及相关设备的参数的设计。通过对称重系统的技术改造,有效地解决了称重测量不准及称量感应器件需要经常更换的问题。     

红富士苹果优良短枝浓红型芽变生长结果习性的观察

通过对芽变初选优系的生物学特性观测和果实品质的测定,并与长富2号进行对比分析,结果表明芽变初选优系的物候期与长富2号基本一致;短枝型基础性状与长富2号有极显著性差异,表现出明显的短枝特征;芽变优系的平均果重251.9 g,可溶性固形物含量17.2;,可溶性糖含量13.6;,可滴定酸含量0.25;,果面色泽为浓红型,果实品质和着色均优于长富2号;芽变优系树体紧凑,短枝性状好;坐果率高,丰产.综合各项指标认为,该芽变优系是一综合性状优良的短枝浓红型变异.     

多元统计分析在评价不同土地利用方式下土壤肥力中的应用

以重庆市荣昌县3种不同土地利用方式下土壤为研究对象,采用多元统计分析方法计算得出其土壤肥力因子2个主成分:(1)土壤有机质、土壤氮素因子;(2)土壤钾素因子。再借助SPSS13.0统计软件得出土壤肥力指标权重值及其方差极大旋转后主成分因子得分,最后计算其综合评价得分。结果表明:该地区土壤肥力质量情况总体上较差,其中林地土壤综合肥力水平最高,水田次之,旱地最低。     

重量分捡机计量性能检测的研究

对研发的重量分捡机的计量性能进行了检测 ,精度达到了等级要求 ;并且对不同类型的称重传感器制作的称重系统进行了对比分析。结果表明 :FIT数字称重传感器性能优越。最后对市售农作物种子随机抽样进行了实例分析。     

饥饿对黄颡鱼血液中几种免疫相关因子的影响

对黄颡鱼分别饥饿0(对照)、6、12、18、24、30 d后再恢复投喂18 d,测定了饥饿时和恢复投喂后各组黄颡鱼血液中具有吞噬能力的免疫细胞数、血清中溶菌酶活力、溶血素含量以及超氧化物歧化酶(SOD)的活性。结果表明:黄颡鱼经短期饥饿(6 d),其血液中具有吞噬能力的免疫细胞数和血清中溶菌酶的活力较对照组略有增加,其它2种指标略有下降,但差异均不显著(P>0.05);延长饥饿时间后,其它4组鱼免疫细胞的吞噬能力、溶菌酶活力(饥饿12 d组除外)及溶血素含量显著下降(P<0.05),而血清中SOD的活性在饥饿时间<18 d内没有显著变化(P>0.05)。恢复投喂18 d后,以上4种指标都明显上升,且饥饿时间为6、12、18 d 3组鱼可以或基本恢复至对照组的水平;饥饿超过24 d,黄颡鱼的4种指标不能完全恢复,说明黄颡鱼饥饿一定时间后,其免疫机能明显受到了影响。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低，为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN，每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿，建立相应秤量段的称重误差补偿模型，并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合，利用自适应选择网络，自动选择合适的子RBFNN，完成不同称重段的最优补偿，从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明，这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比，子RBFNN规模小，补偿效果更好.     

肉牛自动化无应激动态称重系统的设计与试验

【目的】牛只体重数据是衡量牛体健康生长发育的重要指标,定期对牛只称重对实施精细化养殖有重要意义。【方法】采用带围栏的地磅称重、月龄推算、体尺估算测量以及采用保定架等方法对肉牛进行静态称重。【结果】可以实现肉牛全程无障碍通过,在肉牛自然行走状态下监测出肉牛体重信息,有效避免了肉牛产生应激反应;称重效率高,系统锁定肉牛有效体重数据在2~4 s。平均每头牛从进入通道排队到称重结束,时间在10 s之内。肉牛速度较快通过称重平台时,误差在0.5%以下;肉牛在行走—停顿运动状态和平稳行走运动状态下,误差在0.2%以下。【结论】肉牛无应激自动化动态称重系统,主要由主体机械结构框架、RFID无线射频识别系统、供电系统、称重系统、数据传输5部分组成。     

评茧仪称重传感器的研究

对双孔梁和矩形梁传感器的设计和试验表明，锰钢矩形梁具有较高的称重灵敏度和高度的线性性，可选作评茧仪的称重传感器。     

基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的饵料动态称重算法

投饵是虾塘养殖中的重要环节,获取剩余饵料重量是实现精准投饵的关键。为解决在投饵过程中由环境、系统自身等因素引起的剩余饵料称重不准确问题,提出了一种适用于投饵船饵料动态称重的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波算法(SHFL-ASTUKF)。首先,建立称重系统的二阶模型,并对量测结果进行滤波。然后,在渐消因子快速引入的基础上,使用奇异值分解替换Cholesky分解处理误差协方差问题。同时,结合模糊控制算法和Sage-Husa自适应滤波,自适应更新量测噪声协方差和系统噪声协方差,从而抑制滤波过程中的发散情况。对SHFL-ASTUKF进行实例数据仿真和实验验证,结果表明,与强跟踪无迹卡尔曼滤波相比,实例数据仿真中,RMSE提高了14.9%,投饵船剩余饵料称重实验中RMSE平均提高了15.15%,MAE提高17.27%,所提出的算法具有更高的动态测量精度和更好的降噪效果。     

油松毛虫食叶量及排粪量的测定

油松毛虫一生取食针叶长度2065～2255cm,干重7.5057g。雌虫取食针叶长度2442cm～2780cm,重干8.8951～10.0119g;雄虫取食长度1688～1930cm,干重6.0988～7.0070g。 蛹重与食叶量密切相关:y=-0.6440+0.2633x。幼虫一生排粪2560粒,干重6.4503g。雌虫排粪2613粒,干重7.6703g,雄虫排粪2580粒,干重5.2300g。各龄虫粪大小及百粒虫粪重随虫龄而增大,并且比较稳定,可依此测定虫龄。这些测定结果为制定油松毛虫的防治指标提供了重要依据。