基于灰色聚类模型的北京市空气质量评价

2016年北京市空气重污染天数增加,分析长时间尺度的北京市空气质量状况具有重要的现实意义。本文用灰色聚类模型来评价北京市2000~2015年的空气质量综合水平。结果表明,2000~2007年空气质量为III级,2008年以后均为II级,空气质量总体上逐渐提高。     

说腊月话“腊八”

先说"腊月"吧。腊月之称由来已久,早在《礼记·郊特性》中就曾经记载:"伊耆氏始为蜡。蜡也者,索也,岁十二月,合聚万物而索飨之也。"汉应劭的《风俗通义》也引《礼传》上的话说:"周曰大蜡,汉改为腊。"同时还说:"腊者猎也,言田猎取禽兽,以祭祀其先祖也。或曰腊者接也,新故交接,故大祭以报功也。"总的说来,腊,有猎的意思,打来野兽祭祀先祖、祭祀百神,由于这些祭祀都     

我国各地区农村居民消费支出结构分析——基于系统聚类分析

聚类分析是对样本或变量进行分类的一种多元统计方法,将相似的事物分类。本文首先采用系统聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究,以得出各因素对农村消费状况的影响程度,进而得出相应的结论,并提出增加我国农村居民消费的对策。     

一种小色差瓷砖颜色自动分类器设计

研究小色差含纹理图像的在线检测方法,通过描述颜色组成和表达,确定颜色检测手段;分析大幅面、小色差检测对象在图像采集中的难点,建立适合企业应用的采集环境;根据检测对象的纹理特点,选择合适颜色特征统计方法,获得表示颜色的特征向量;运用K类均值无监督学习方法,通过小批量样本自动生成分类器,并将分类器应用到同批产品的检验分类中。实验证明采集环境能稳定获取颜色检测数据,通过学习生成的分类器能达到人工分类效果。     

中国交通运输碳排放空间聚类与关联网络结构分析

基于中国29个省域1996、2005和2014年交通运输碳排放数据及公路交通网,采用社会网络分析法(SNA),从网络密度、空间异质性、凝聚子类、中介性等角度分析中国29个省域的网络结构演变、空间分布及聚集特征、中介性及角色。结果表明:(1)从时间趋势上看,1996—2014年中国交通运输碳排放关联网络密度不断提升,网络结构呈现复杂化态势,同时碳排放关联强度存在明显差异性;(2)通过交通运输碳排放网络TOP1、TOP5、TOP10及凝聚子类分析发现中国交通运输碳排放大体可以分为6大区域:东北地区、西南地区、华南及华中华东部分地区、长江三角洲地区、北方地区、西北部分地区;(3)在不同的区域中,不同省份扮演着不同的地位和作用,其中上海、江苏、浙江、安徽、河南、山东、贵州、广东、湖北等省份存在着明显的"空间溢出效应",同时与区域内部省份间存在着较强的空间关联特性,扮演着"中间人"角色,其余省份主要在区域内具有较强的空间关联特性。     

海峡西岸经济区20个城市农产品物流能力评价——运用因子聚类分析法

区域农产品物流的发展程度成为衡量区域农业现代化水平的重要标志。如能较为客观准确地评价海西各市农产品物流能力,并在政策方面加以引导和倾斜,将会对该地区农产品物流发展起到对症下药的作用,意义重大。     

模糊时间序列在中国汽车产业规划中的应用

本文分别基于自动聚类算法和FCM算法的模糊时间序列模型对中国汽车销量进行仿真预测和比较分析,在此基础上择优为政府制定汽车产业规划和开展汽车污染治理工作提供政策决策工具.首先,通过自动聚类算法将1995—2014年中国汽车销量历史数据划分成不同长度的区间,利用单因子三阶模糊逻辑关系对中国汽车销量进行仿真预测.其次,通过FCM算法进行区间划分后对中国汽车销量进行仿真预测研究.最后,对两种算法的仿真预测进行结果精度比较分析,以检验区间划分对预测结果所产生的影响.研究结果表明:不同聚类算法的区间划分会对预测结果产生显著影响;基于FCM算法的区间划分与自动聚类方法的区间划分相比具有准确度和精度较高的优势,能有效地反映未来中国汽车市场需求走势,并帮助政府合理地进行汽车产业规划与科学引导汽车企业的新能源技术研发与应用.     

全球磺酰脲类除草剂蓬勃发展

磺酰脲类除草剂因其高活性、高选择性及对人畜安全等优点，仍将是全球除草剂市场的主要增长点及各国研发的重要方向之一。国外权威机构预测，未来几年全球磺酰脲类除草剂将以年均2％的速度增长，不断涌现的高端新品将是拉动市场的主要动力。     

无渗透钻井液处理剂OCL-BST在庄108井现场应用

庄108井现场应用无渗透钻井液处理剂OCL-BST,较好的减少钻井液对储层损害,实现井壁稳定.     

基于射频指纹技术的卫星信号个体识别方法

现有射频指纹识别研究主要集中于射频指纹产生及提取的通信机理,忽略了实际应用中信号采集数据的清洗筛分、识别算法模型的效率等工程性问题。为此,分析了卫星通信号的载波信息提取的原理与方法,并针对现有射频指纹方法的不足,围绕卫星信号识别领域,利用海量采集的射频指纹数据,深入研究基于自组织神经网络的射频指纹识别算法,提出了对应的算法模型,并与现有常见的无监督算法进行了比较。结果表明,所提方法可以取得更优的算法聚类效果和时间开销,可作为设计实现卫星频谱管理系统的基础。