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随着中国加入WTO和世界经济的全球化,面对日趋激烈的国际市场竞争,除了价格竞争之外,选择结算方式也成了一种重要竞争手段,但是无论哪种结算方式都有其潜在的风险。为了预防欺行为产生,本文就当前国际经济贸易中信用证支付方式出现的欺诈风险,阐述信用证欺诈的概念、成因、种类,并提出防范措施。以期防患未然,将进出口双方的利益损失降到最小。 相似文献
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【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明:不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。 相似文献
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采用改进长短时记忆神经网络的水产养殖溶解氧预测模型 总被引:1,自引:4,他引:1
为了精确预测水产养殖溶解氧变化趋势,该研究提出了基于K-means聚类和改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)神经网络预测模型。根据环境因子间的相似度,应用改进的K-means聚类算法将环境数据划分为若干类。在此基础上,基于LSTM神经网络算法构建改进的水产养殖溶解氧预测模型,并引入改进粒子群优化算法对模型参数进行优化,以减少经验选取参数的盲目性。在不同天气状况下利用该模型对溶解氧进行预测。试验结果表明,在良好天气情况下,该模型预测误差曲线波动较小,预测精度更高。当天气发生突变时,溶解氧预测模型评价指标平均绝对百分误差、均方根误差、平均绝对误差和纳什系数分别为0.129 5、0.645 3、0.461 3和0.902 2。该模型一定程度改善了天气突变状况下的数据缺失、鲁棒性差等问题。 相似文献
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为准确了解盘州市主要烤烟种植区土壤养分现状,在8个常年种烟乡镇采集171个土壤样品,从pH、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、水溶性氯和CEC 7个方面进行分析。结果表明,土壤pH总体达适宜水平;土壤有机质含量较高,平均为(37.95±8.79)g/kg(CV为23.16%),总体处于丰富水平(30~50 g/kg);碱解氮含量总体过高,平均为(192.69±38.35)mg/kg(CV为19.90%),91.23%达到很丰水平(>150 mg/kg);速效磷含量总体处于适中至丰富范围,平均为(24.82±20.46)mg/kg(CV为86.28%),竹海镇、民主镇速效磷含量较高,鸡场坪镇、普田乡、丹霞镇含量偏低;速效钾含量总体处于丰富范围,平均值为(297.66±139.07)mg/kg(CV为46.72%),大于220 mg/kg的样本占比达70.17%;氯含量总体偏少,平均为(19.16±19.63)mg/kg(CV为102.45%),丹霞镇(6.51 mg/kg)、民主镇(11.64 mg/kg)、新民镇(10.95 mg/kg)、保田镇(10.98 mg/kg)宜增施氯肥... 相似文献
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