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1.
为针对某单轴并联插电式混合动力汽车(PHEV),提出了一种基于Equivalent Consumption Minimization Strategy(ECMS)方法的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先基于Pontryagin's Minimum Principle (PMP)算法推导出ECMS算法的可行性,然后基于MATLAB软件构建了ECMS算法的最优控制模型,最后仿真实现了PHEV的能量管理最优控制。仿真结果表明:电池State of Charge(SOC)轨迹满足PHEV设计要求,可为工程应用提供一定的理论基础。 相似文献
2.
为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。 相似文献
3.
4.
5.
给出了基于LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现。结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性。 相似文献
6.
2008年的全球性金融危机给我国中小企业带来了巨大的冲击,绝大多数中小企业陷入了财务困境,甚至破产倒闭。在后金融危机时代,我们应该吸取经验教训,提高中小企业财务危机意识,加强财务危机的预警,防患于未然,因此建立中小企业财务危机预警模型成为刻不容缓的任务之一。文章尝试在传统的基于功效系数法下构建的中小企业财务危机预警模型中加入了关键性的非财务指标,试图通过定量与定性指标的结合,以期增加模型的全面性与准确性。 相似文献
7.
为了解中国冬小麦种子市场的种子质量情况,连续三年(2013-2015)收集全国冬小麦主产区市场上的冬小麦种子样品共计756份,进行了种子发芽率普查和活力检测,并对与品种种子高活力相关联的物理性状进行了分析.结果表明,全国冬小麦种子标准发芽率在三年内有所提升,分别为83.6%、92.8%和93.0%;在不同地区收集到的同一冬小麦品种种子标准发芽率基本一致,但其耐盐性、抗旱性和耐老化能力均在地区间略有差异.在与种子活力有关的物理性状中,千粒重和种子厚度与种子活力相关性高且稳定.当种子萌发期条件较好时,千粒重49.54~50.30 g、厚度3.20~3.29 mm的冬小麦种子萌发较好;当种子萌发期逆境胁迫较强时,则应选择千粒重33.83~34.50 g、厚度2.76~2.84 mm的冬小麦品种. 相似文献
8.
不同氮磷施用量对丹参产量及有效成份的影响 总被引:7,自引:1,他引:7
采用氮、磷二因素五水平二次D-饱和最优设计,于2002年在陕西天士力商洛药用植物有限公司丹参基地进行了施肥对丹参产量及有效成分含量的影响田间试验。结果表明,氮、磷肥对丹参生长、产量和品质有明显影响,同时建立了氮、磷肥对丹参产量肥效反应数学模式,确定丹参的氮、磷肥最佳用量。提出丹参目标产量4500~5000kg/hm2之间的氮、磷用量是氮127.5~196.7kg/hm2;P2O5用量是66.55~153.68kg/hm2。明确了氮、磷肥与丹参有效成分含量动态变化的影响。单纯施用氮肥,会造成丹参素和丹参酮的降低,氮、磷肥合理配合施用,可使丹参高产,同时提高丹参品质。 相似文献
9.
10.
基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测 总被引:7,自引:5,他引:2
针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析(PCA,principal component analysis)、线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)、载荷分析(loadings)和支持向量机(SVM,support vector machine)对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型。结果显示:PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好。全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%。经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个。优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%。结果表明:基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升。该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据。 相似文献