基于Matlab的电力物资公司配送中心选址的研究

针对电力物资配送的特殊性,本文应用Matlab函数求解带成本性、地域性双重约束的电力物资公司配送中心选址问题。文章首先分析配送选址中心的约束条件,构造带成本性、地域性同时约束的中心选址模型,采用Matlab工具箱中的函数,设计选址模型的精确算法,最后通过一具体实例对模型和优化工具进行应用,结果对电力物资企业选址优化具有一定指导意义。     

Tikhonov非线性算法在ECT图像重建中的应用

传统ECT算法受到分辨率低、边界模糊等问题的限制,文章提出基于有限元正演模型的Tikhonov非线性迭代算法。首先分析了ECT图像重建基本原理,并建立空间模型。然后以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用最优正则化参数求解灵敏度逆矩阵,根据正演模型测量极板间电容值,运用Tikhonov正则化算法校正图像。最后根据经典流行进行仿真实验。实验结果表明本文方法重建的图像相关系数平均值为0.8644,可见本文算法是一种有效的ECT算法。     

基于LabVIEW的旋转倒立摆系统设计

以LabVIEW为平台,结合PID算法,对旋转倒立摆系统设计进行设计研究。在倒立摆旋转过程中,通过编码器将判断位置与角度的相应电信号反馈给上位机,上位机通过运行程序计算并输出信号进而来控制摆杆的的角度、位置,使倒立摆的摆杆不会下垂。     

中国城市群高质量发展水平测度及空间关联性

本文结合遥感数据和地理信息系统技术建立中国十大国家级城市群指标格网化数据集,运用模糊集合思想和ANN算法构建了城市群高质量发展水平测度指标体系,通过用GIS软件合成十大国家级城市群高质量发展水平栅格数据集,利用探索性分析工具分析城市群高质量发展水平的时空演变和城市群之间、城市群内部的空间关联性.研究发现,近年来中国十大国家级城市群高质量发展水平一直稳步提高,但不同城市群之间的高质量发展水平差异较大,两极分化严重.城市群内部的中心城市与周边城市形成了显著的发展落差.十大国家级城市群在经济发展、基础设施、资源环境、社会发展四个层面的得分与高质量发展水平的总体得分大体一致,但也具有一定的不均衡性.珠江三角洲、长江三角洲城市群内部的正关联性显著,兰西城市群内部具有显著的负关联性,其余城市群内部的关联性不显著.     

石武客专某区段沉降变形分析评估

本文在充分收集利用已有资料基础上,依据行业相应标准,采用Asaoka算法对该区段进行沉降变形分析及评估,为下一步的施工提供可靠依据.     

区块链在金融业应用探析及未来展望

区块链作为一种集成的综合性技术系统,具有去中心化、安全性、可追溯性和匿名性的特点。区块链技术在金融场景的应用根据区块链中有无数字资产或权益分为无代币区块链应用和有待币区块链应用两大类,同时应用中面临区块链技术本身的性能扩展、安全风险、金融监管难度增加等挑战,未来区块链技术将区块链共识算法评价体系标准化、区块链技术应用安全、与大数据和云计算等新技术的融合、金融监管、法定数字货币应用作为研究重点,推动区块链技术在数字金融中不断创新。     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。     

上海股市若干问题分析

大众有多重投资渠道,其中股票是其投资的主要渠道之一。本文通过分析上海股票市场的综合评价、预测分析两个问题,进行处理和运算,得出了较为理想的结果。首先,对上海股市各阶段的发展状况,我们以收盘价格为综合指标进行建模,将05年6月至08年11月分为四个阶段,进行评价分析。其次,我们借助数学模型探讨股票投资问题。预测结果显示,模型结果与上证指数大致吻合,说明我们所建立的模型是口译作为预测上证指数的有力工具的。     

使用聚类稳定性分析方法增强单类学习算法研究

聚类分析方法是一种专业研究分类问题的统计分析方法,对数据进行深度的挖掘。基于单类学习算法应用在多模态、多密度数据时的不足之处,有效的将聚类稳定性分析方法应用到单类学习中。本文通过对运用聚类稳定性的分析方法去增强单类学习的算法解决问题;论述使用聚类稳定性的分析法以增强单类学习的算法;应用实验三个方面进行了简单的论述。     

基于双kinect数据融合技术的工人作业疲劳智能化检测研究

本文针对制造型企业工人的作业疲劳检测问题,首先采用双kinect数据融合技术,提出了骨骼数据融合算法模型并应用于人体姿势识别,实现对工人作业疲劳姿势的智能化检测;然后将该算法与单kinect、Lin等算法比较,验证该算法的可靠性及识别精度;最后通过企业案例进行工人作业疲劳检测,结合人因工程学对工人动作进行分析并改善,对比验证结果表明,基于姿态角的双kinect人体姿势识别算法识别时间明显缩短,识别率显著增强,精准度较高,工人姿势识别数据具有较高可靠性.