传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

本文研究了ZQ系列二级圆柱齿轮减速器齿轮啮合参数的优化设计问题。着重讨论了在生产条件、工艺条件、材料以及其他一些技术条件不变的前提下,用优化设计方法,改变原齿轮啮合参数,使其承载能力得到进一步的提高。计算结果表明,新的啮合参数方案与原方案相比。其接触强度承载能力约增加16%,弯曲强度其小齿轮提高18%以上,若改变变位系数的分配,可以提高30%左右。这是很有实际意义的。在文中,还叙述了优化设计数学模型的建立,约束随机向量优化方法的基本思想与详细的程序框图,并对72种减速器的计算结果进行数据处理,得出最优的齿轮啮合参数方案,且对它的技术经济效果进行了初步分析

利用电加工的方法在不锈钢表面分别制备了垂直织构和倾斜织构两种条纹织构试样，利用UMT-3摩擦磨损仪研究了具有不同倾斜角表面织构试样的摩擦性能，考察了在干摩擦和油润滑条件下摩擦接触副在织构区摩擦系数的变化情况，分析了条纹织构倾斜角对摩擦性能的影响.结果表明，钢球在织构表面区域滑动过程中，摩擦系数经历了一个先降低后增高的过程，即织构的存在导致了摩擦系数的波动.与垂直织构相比，倾斜织构会导致更明显的摩擦系数波动，且波动幅度与织构倾斜方向有关.当摩擦方向与织构倾斜方向相同时，摩擦系数的变化幅度较反方向更大

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

针对低频大功率二极管中点钳位(NPC)型逆变器控制系统的不连续空间矢量脉宽调制原理及控制策略的研究,提出三电平不连续空间矢量脉宽调制方法,相比于传统三电平空间矢量脉宽调制方法,在相同的开关频率下,此方法可以显著降低逆变器的开关损耗.同时,文中对三电平逆变器的中点电压不平衡问题以及在现场应用中可能出现的PN电平跳变问题进行分析,并提出解决方法.最后,针对本文提出的调制方法做中点电压的平衡控制,给出对于该算法基于仿真和实验的验证

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

一、会计方法概迷 1、定义 会计方法是会计职能的具体化。是会 计开展工作和生产信息的手段和方 式, 会计目标解决“人们希望会计做什 么”的问题, 会计职能说明“会计能够做什么”的 问题, 会计方法回答“会计怎么做”的问题

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

一曲面及其方程 球面 旋转曲面 柱面 曲面的参数方程 二空间曲线及其方程 投影方程 曲线的参数方程

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪