数控车削加工工艺优化探析

数控车削加工工艺是数控车削加工过程的指导性文件,结合数控车削加工工艺的内容,从零件图分析、夹具和刀具的选择、切削用量选择、划分工序及拟定加工顺序等方面探析了优化数控车削加工工艺,提升数控加工精度、效率和数控加工水平的方法。     

基于主成分回归分析的海南休闲旅游发展综合研究

文章选取了影响海南休闲旅游发展的15个指标,基于主成分回归分析对各指标进行综合分析,并用此方法对海南各市县休闲旅游发展进行综合排名。     

基于灰色神经网络与多目标优化的中国淡水资源预测与分配研究

随着淡水资源的日益减少和需求量的日益增加,我国未来一段时间的淡水需求预测与分配问题显得尤为重要。首先通过建立灰色神经网络组合模型来预测2025年全国各省份的淡水资源需求量,然后建立多目标优化数学模型,给出10大淡水湖给各省份的调水方案。结算结果显示,给出的分配方案能够满足全国各省的2025年的淡水需求计划,这对我国合理利用淡水资源具有一定的指导意义。     

重庆市农民收入的灰色关联分析

“三农”问题一直以来是我国关注重点,文章以重庆市农民收入为研究对象,通过灰色关联分析收入来源因素对农民收入的影响。     

基于灰色关联法的短支烟加工工序间烟丝尺寸分布分析

为保障短支烟加工具有较高的加工质量,实现短支烟在加工工序间烟丝尺寸的有效优化,采用文献研究法,阐明烟丝取样与检测短支烟烟丝结构尺寸的具体方法.分别对经过切丝与烘丝处理、烘丝与加香处理以及卷烟料斗位置处的烟丝结构尺寸进行简要分析研究.     

基于灰色关联分析和层次分析法的水利工程方案优选

针对目前水利工程方案在选择过程中普遍存在的主观随意性和不确定性,结合工程中实际问题,将层次分析法的思想融入灰色关联法之中,使灰色关联模型的建立和求解更趋完善,并结合某水利工程多方案优选的实际案例,对模型的建立过程和求解的步骤进行逐步的验证,通过验证证实了层次分析法和灰色关联法联合使用能够在一定程度解决目前多方案选择过程中主观因素影响过大的问题,从而为水利工程中多方案的优化选择问题提出了一套客观化的方案.     

基于灰色关联分析的江苏省农业产业结构研究

以江苏省2006—2015年农业产业数据作为研究对象,运用灰色系统关联分析方法,对江苏省农业内部各产业与农业总产值之间的关联性进行分析,为了便于分析结果的参考和比较,将研究分为两个阶段进行。结果表明,农业和渔业产值与江苏省农产业总产值关联度最大,服务业、林业次之,畜牧业关联度最小,从而对江苏省农业产业结构调整和发展提出对策建议。      

基于遗传算法的数字制造加工方案多目标优化

建立了基于遗传算法的多目标优化模型,将各种影响因素分为加工时间、加工成本和加工质量三大类.利用层次分析法建立分层评价阶梯树,根据客户对评价因素重要程度的不同需求确定权重,进行加工方案的选择和优化.将该方法应用于主轴箱的表面和孔加工过程中,实例表明多目标优化模型能够简单、有效、客观地根据对评价因素的不同要求选择出最优的加工方案.     

基于主成分分析的矿区地下水水质评价

采用多元统计主成分分析方法对焦作矿区的9个地下水样的6个水质指标进行分析计算,结果表明:从原始数据中提取占总方差84.809%的3个因子来反映该矿区地下水的污染程度,大部分水质总体较好,轻度处理后可以作为生活饮用水或工业用水利用.     

基于灰关联分析的卡门涡街形流道多目标优化

借鉴流体力学中的卡门涡街形状来设计滴灌灌水器的流道结构。提取关键结构参数,采用数值模拟方法进行正交试验,研究结构参数对性能指标的影响。考虑灌水器水力性能与抗堵性能对流道结构要求的矛盾性,在正交试验的基础上采用灰关联分析的方法,进行流道结构多目标优化。最终优化得到的卡门涡街形流道突扩、突缩、漩涡运动耗能明显,具有良好的水力性能,而且边界光滑无流动死角,沙粒不易在流道内沉积,具有良好的抗堵性能。通过正交试验与灰关联分析结合,获得了流态指数为0.498,粒子通过率为0.951的综合性能良好的滴灌灌水器流道。证明了正交试验基础上的灰关联分析,是面向水力性能与抗堵性能的灌水器流道多目标优化的有效方法,为灌水器流道优化提供了一种良好途径。     

基于灰色关联分析和区域生长的微小缺陷提取

提出了一种基于灰色关联分析的区域生长算法。首先通过计算二维灰色绝对关联度,将原始图像转换为仅包含高频信息的灰色关联图像,并在此基础上进行阈值处理和区域标记,获得缺陷区域的形心。然后将该形心作为种子像素在灰色关联图像内进行区域生长,实现微小缺陷的在线提取。实验结果表明,新的区域生长算法能够有效地抑制背景噪声、简化计算过程,满足在线提取和实时性要求。     

基于主成分分析和Copula函数的干旱影响评估研究

干旱是关中平原主要的农业灾害之一,准确地评估干旱的影响,对抗旱减灾及作物稳产具有重要意义。基于关中平原2008—2013年冬小麦主要生育期旬尺度的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,将Copula函数用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。针对多元变量导致Copula函数参数求解困难的问题,采用主成分分析法(PCA)提取主要生育时期的VTCI的主成分因子,形成新的相互独立的指标,进而结合Copula函数建立PCACopula法,确定关中平原主要生育时期的综合VTCI,并构建其与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对产量的影响。结果表明,应用PCA-Copula法得到的综合VTCI与单产间的相关性达到极显著水平(P0.001),所建回归模型的拟合度与熵值法的结果相比有所提高,决定系数由0.39提高到0.49,且对应模型的估测单产与实测单产间的均方根误差较熵值法的结果降低了30.2 kg/hm2,平均相对误差降低了0.66%,表明PCA-Copula法能较好地应用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。     

我国农业综合生产能力研究——基于主成分分析

根据我国实际,构建了农业综合生产能力的评价指标体系;借助于统计分析软件SPSS,用主成分分析法确定各评价指标的权重,客观地评价和分析了我国农业综合生产能力的现状,找出其中存在的问题,并提出相应的对策措施,以促进我国农业综合生产能力的提高.     

基于灰色关联分析的辽宁省粮食产量预测模型

利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测.通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食作物占总播种面积比重和农林牧渔业从业人员为影响辽宁省粮食生产的主要影响因素....     

农产品供应商的主成分分析综合评价模型研究

供应商评价选择是供应链管理中的重要问题,农产品具有独特的自然属性和供求特性。为此,构建了农产品供应商的综合评价指标体系,基于主成分分析法建立了农产品供应商主成分分析的综合评价模型,并进行了实证分析。结果表明,模型能全面、客观和科学地对农产品供应商的综合实力进行评价选择,具有很好的应用价值。     

基于主成分分析的土壤凋萎系数BP预测模型

基于黄土高原区农田耕作层土壤凋萎含水率的测试资料,建立了主成分分析与BP神经网络相结合土壤凋萎系数预测模型。通过主成分分析法减少了输入层神经元个数,优化了网络结构,提高了工作效率。预测值和实测值的相对误差平均值控制在5%以内,在可接受的范围,表明利用土壤基本理化参数预报农田耕作土壤的凋萎含水率是可行的。研究结果在提高传统神经网络的预测精度和收敛速度的同时,可为黄土高原区耕作农田作物用水管理以及促进土壤生产潜力的发挥提供强有力的理论支撑。     

基于灰色关联分析的鄂尔多斯市水资源承载力评价

水资源承栽力是进行区域生态环境建设和确定社会经济发展方向的基础.以鄂尔多斯市水资源承栽力为研究对象,选取了水资源开发利用率、耕地灌溉率、地表水控制率、工业用水重复利用率、人均水资源可利用量、人均供水量、排污率、供水模数和生态用水率9个主要因素作为评价因素,应用灰色关联度分析法对鄂尔多斯市及各分区水资源承栽力进行了评价.结果表明:目前水资源开发利用已经达到相当规模,在现有经济技术条件下,该地区的水资源承栽潜力已相对较小,水资源供需矛盾突出.从社会、经济的进一步发展和保护生态环境出发,通过调整产业结构、节水工程建设、增加非常规水利用量、水权转换工程和节水型社会制度建设等措施提高水资源承载能力,合理利用本地水资源.