中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

[学位论文] 张辉东北大学 2014年硕士导师: 张瑞友共83页

摘要 : 联合国政府间气候变化委员会的一份报告指出:过去50年里全球平均气温的升高主要是排入大气的温室气体造成的，而全球变暖又将引发海平面升高、极端天气频发等恶劣自然现象，从而进一步影响人类的生产、生活甚至威胁人类的生存。物流运输业是二氧化碳等... 展开联合国政府间气候变化委员会的一份报告指出:过去50年里全球平均气温的升高主要是排入大气的温室气体造成的，而全球变暖又将引发海平面升高、极端天气频发等恶劣自然现象，从而进一步影响人类的生产、生活甚至威胁人类的生存。物流运输业是二氧化碳等温室气体的重要来源之一，而道路货运的碳排放量在物流运输中占有重要的比例。目前，集装箱是货运的主要形式，所以集装箱道路运输是道路货运的重要组成部分。因此研究以低碳为目标的集装箱道路运输问题，可带来可观的环境效益。集装箱接驳运输是指在长距离的远洋或铁路运输开始之前或结束之后的距离相对较短的通常由卡车实现的运输环节。这种运输方式能够提供门到门的运输服务。虽然其运输的距离较短，但单位距离单位集装箱的运输成本却很高。此外这种运输方式容易造成道路拥堵，货物延迟交付和损坏等。因此，研究提高集装箱接驳运输的运输效率非常重要。本文对一个集装箱接驳运输问题进行了研究。不但考虑了运输任务的双时间窗（取货地和送货地）属性和空集装箱的调度，还考虑了接驳运输对环境的影响。以接驳运输过程中车辆总的碳排放量代替传统的以车辆总的行驶时间或运行成本为优化目标，并且对其进行了分析。本论文主要做了以下几个方面的研究工作: (1)对车辆行驶速度固定的集装箱接驳运输问题进行了研究。基于确定的活动在顶点上的图（DAOV图），建立了以低碳为目标的集装箱接驳运输问题的混合整数线性规划模型。测试了基于商业优化软件LINGO求解该模型的速度与精度，与传统的以总工作时间为目标的模型进行了对比，分析了时间窗宽度、进出口箱所占比例以及空箱所占比例对结果的影响。结果表明:这种方法能够在很短的时间内求得实际规模问题的高精度解，且可以有效降低碳排放量。 (2)对车辆行驶速度未知的集装箱接驳运输问题进行了研究。对DAOV图进行了扩展，基于该图以车辆行驶速度为决策变量，建立了一个混合整数非线性规划模型。针对该模型设计了基于速度离散化的求解算法，并将该模型转化为混合整数线性规划模型。实验结果表明:这种基于速度离散化的算法能够在很短的时间内给出实际规模问题的近似最优解，对于能够通过其它方法给出理论最优解的中小规模算例，这种近似最优解与理论最优解的差距很小（一般小于0.1％）。与给定车辆行驶速度情形的对比进一步验证了这种模型和算法的有效性。 (3)对车辆行驶速度未知的集装箱接驳运输问题进行了研究。基于DAOV图进行了扩展，以车辆的行驶时间为决策变量，建立了一个混合整数非线性规划模型。针对该模型设计了基于时间窗离散化的求解算法，并将模型转化为纯整数(0-1)线性规划模型。实验结果表明:这种基于时间窗离散化的算法能够在很短的时间内给出实际规模问题的近似最优解，对于能够通过其它方法给出理论最优解的中小规模算例，这种近似最优解与理论最优解的差距很小（一般小于0.1％）。与速度离散化算法的对比证明了该算法的有效性。收起

关键词 : 集装箱接驳运输碳排放量速度离散化时间窗离散化

2. 量化属性离散化算法研究

[学位论文] 赵雪莲河北工业大学 2013年硕士导师: 沈西挺共65页

摘要 : 伴随着数据挖掘、机器学习算法及模式识别技术的广泛应用，连续数据离散化技术取得了突破性的进展。属性离散化算法有许多的分类，其中基于粗糙集理论的决策表离散化方法是离散化结果质量较高的方法之一。论文通过对决策表离散化的深入分析研究... 展开伴随着数据挖掘、机器学习算法及模式识别技术的广泛应用，连续数据离散化技术取得了突破性的进展。属性离散化算法有许多的分类，其中基于粗糙集理论的决策表离散化方法是离散化结果质量较高的方法之一。论文通过对决策表离散化的深入分析研究，针对现有的离散化算法中存在的缺陷及不足，提出了一种改进的决策表离散化算法。该离散化算法中有两大组成部分：一是候选断点选择策略；二是结果断点选择策略及基于该策略的属性离散化算法。其中候选断点选择策略，相比传统的无监督候选断点选取方式，提出了一种基于类属性以及属性重要度的新的候选断点选择策略。另外，针对离散化算法第二部分中的结果断点选择策略，提出了断点选择概率的概念来替代传统算法中断点重要性的计算。理论分析及实验结果表明，新的候选断点选择策略大大缩减了断点集的规模。另外，基于该候选断点集的改进的贪心算法产生了较好的离散化结果，有效地提高了分类器的预测精度。现有的离散化算法大部分都是针对单个连续属性。然而，单属性离散化中往往只把属性的分类错误数作为唯一的离散化评价标准。针对这一不足，论文中提出了基于MDLP的单属性离散化策略，充分反映了相邻区间对中的信息。另外，通过区间相对类属性的重要性这一概念来有效捕捉属性间的相互关系。基于单属性与多属性离散化标准的研究，总结出了一种新的相邻区间对合并标准的评价方法，并基于此方法提出了一种自底向上的属性离散化算法。该算法首先对整个数据集中所有的相邻区间对进行评价，然后再针对单个属性的相邻区间对进行评价，从而保证得到最合理的合并区间。实验结果表明，该算法产生了较好的离散化结果并显著提高了nave贝叶斯及SVM分类器的预测精度。收起

关键词 : 连续数据离散化技术属性离散化算法断点选择策略

3. 数量关联规则算法研究和数据挖掘原型系统设计

[学位论文] 徐启贵北京工业大学 2004年硕士导师: 毛国君共57页

摘要 : 作者的论文题目为"数量关联规则算法研究和数据挖掘原型系统设计",该文是对作者研究生期间所做研究工作的总结.随着关系数据库的迅速发展和成熟,特别是数据仓库技术的发展,相关的数据和信息是存在关系数据库或数据仓库中.关系数据库及数据仓库的数据类... 展开

关键词 : 数量关联规则离散化聚类

4. 森林优化算法的改进及离散化研究

[学位论文] 聂大干兰州大学 2016年硕士导师: 马志新共56页

摘要 : 在日常生活以及生产作业中，最优化问题是一类十分常见的问题。优化是通过某种策略不断改进对象，使其逐步优秀的一个过程，可以理解为从众多的可选方案中，不断搜索，最终选择出最优秀的方案或者相对最为贴合条件的满意方案。对于目标函数较为简单且... 展开在日常生活以及生产作业中，最优化问题是一类十分常见的问题。优化是通过某种策略不断改进对象，使其逐步优秀的一个过程，可以理解为从众多的可选方案中，不断搜索，最终选择出最优秀的方案或者相对最为贴合条件的满意方案。对于目标函数较为简单且维度较低的优化问题，传统的基于数学理论的优化方法可以解决，并且效率很高。但对于维度较高的相对复杂的优化问题，传统的优化方法却表现欠佳。对此，研究人员提出了一系列的现代智能优化算法，其中包括遗传算法、粒子群算法以及新出现的森林优化算法等。森林优化算法是一种仿生类智能优化算法，其模拟森林中种子传播的过程进行搜索最优解，用于解决非线性连续型优化问题。森林优化算法的性能虽然不错，但是仍有一些不足之处。森林优化算法在解决连续型优化问题时，收敛速度较慢，求得的最优解精度不够，较容易陷入局部最优解。针对这些不足，本文提出了四个改进策略，以提高其解决连续型优化问题的性能。四个改进策略分别是极端贪婪策略、波形步长、最优树优待以及新型远处播种。极端贪婪策略是在就地播种阶段，对于新产生的众多新树，保留比旧树优秀的新树，淘汰劣质新树，并且在优秀新树的基础上再产生优秀的新树；波形步长是在原步长上添加余弦函数，使步长呈现余弦波形变化；最优树优待策略是指相较于其他树，最优树应能产生较多数量的下一代新树；新型的远处播种是将原远处播种阶段的作用对象改为年龄为0的树，并且每棵树以一定概率进行远处播种。为了验证四个改进策略的有效性，先分别与原森林优化算法进行对比实验，然后融合四个改进策略，形成新型森林优化算法，再进行对比实验。森林优化算法目前还没有被用于解决离散型优化问题，因此对离散型森林优化算法的探究是完善森林优化算法的必要部分。在离散化森林优化算法的过程中，本文选择0-1背包问题对离散化策略的效果进行检测。森林优化算法离散化的主要内容包括选取解的编码方式、就地播种离散化、远处播种离散化以及针对不合法的解和不够优秀的解，分别使用向下和向上贪婪调整策略进行修整。收起

关键词 : 森林优化算法离散化改进策略

5. 低开关频率下的泰勒展开离散化异步电机模型预测控制研究

[学位论文] 孟庆良西安理工大学 2018年硕士导师: 李洁共57页

摘要 : 牵引传动系统是机车、动车的核心，由于牵引传动系统的开关频率通常在500Hz以内，所以实现在低开关频率下的牵引电机的高性能控制成为了牵引传动系统领域的一大难题。本课题将模型预测控制应用到牵引控制系统中，不仅能够解决在低开关频率下波形畸变的... 展开

关键词 : 异步电机低开关频率传统离散化预测控制改进泰勒离散化预测控制

6. GIS和遥感辅助下流域模拟的空间离散化与参数化研究与应用

[学位论文] 李硕南京师范大学 2002年博士导师: 曾志远共104页

摘要 : 选择适宜的空间尺度,把气候、水文、地形、土壤、植被、人类经济活动等主要地理因素和过程通过抽象建立地学分析数学模型,进行定量运算,是实现地理过程高度度量化研究的有效途径.该文以国家自然科学基金项目"流域土壤和水资源模拟模型的集成和系统化及... 展开

关键词 : 流域模拟离散化参数化遥感 GIS

7. 客车车身周围流场数值模拟的空间离散化研究

[学位论文] 陈斌长安大学 2000年硕士导师: 高利共72页

摘要 : 该研究利用B样条和NURBS曲线曲面,以测量试验得到的数据为原始数据,运用逆向工程原理,建立了客车车身数值模型.并研究了利用双三次曲面,对有公共交接的曲面进行光顺接接及对三角域进行缝合.为了对客车车身周围空间进行单元划分而得到高质量的网格单元... 展开

关键词 : 客车流场数值模拟离散化网格

8. 地震指数保险及其定价研究--以云南省为例

[学位论文] 缪佳伟西南财经大学 2023年硕士导师: 张运刚共68页

摘要 : 我国是世界上受自然灾害影响最严重的少数几个国家之一；具体表现为自然灾害种类多，发生频率高，灾情严重。作为群灾之首的地震灾害，由于其不可预测性与破坏性巨大的特点，往往会对受灾地区的经济造成巨大损失；仅2022年我国大陆地区共发生5级以上地... 展开我国是世界上受自然灾害影响最严重的少数几个国家之一；具体表现为自然灾害种类多，发生频率高，灾情严重。作为群灾之首的地震灾害，由于其不可预测性与破坏性巨大的特点，往往会对受灾地区的经济造成巨大损失；仅2022年我国大陆地区共发生5级以上地震27次；共造成94万人次受灾，直接经济损失224.5亿元。随着地球进入新一轮地震活跃期，我国地震灾害发生频率也不断上升，传统的地震保险模式已经难以应对新形势下的地震灾害；因此我国迫切需要新的地震风险分散机制。在国际保险市场中，各国也纷纷开展地震保险试点，推出地震指数保险以探索出新的地震灾害风险管理体系。目前，越来越多的学者意识到指数保险是分散地震巨灾损失的关键；因此，如何设计地震指数保险产品，进而发挥保险作为“社会稳定器”的职能显得尤为重要。本文在借鉴国内外相关领域的研究成果的基础上，结合国内外地震指数保险试点现状及问题；通过建模探究震级与损失金额间的联系，进而设计出一款以震级为触发指标的地震指数保险；以期能为我国今后地震指数保险的发展提供参考，进一步补充我国地震巨灾损失补偿体系。具体做了以下工作：首先，本文简要介绍了研究背景与意义，通过梳理国内外学者关于地震指数保险的相关研究，发现指数保险虽拥有低成本，透明化等优点但在地震保险中的运用较少；基于此，本文提出在我国发展地震指数保险的必要性与可行性。其次，本文通过分析指数保险的优劣，进一步深究地震指数保险产生的内在逻辑；接着对国内外关于地震指数保险的案例进行分析，进一步探讨了地震指数保险在我国发展的适应性条件；最后简要介绍了极值理论与广义线性模型理论，为后续的实证分析工作奠定基础。在实证分析研究中，本文利用云南省1996年至2021年的地震损失数据构建了地震指数保险精算模型。首先本文使用不同分布模型对直接经济损失数据与震级数据的超越值进行拟合，均发现广义帕累托分布具有良好的拟合效果；之后，使用泊松分布、伽马分布以及负正态分布对损失次数进行拟合，结果表明泊松分布具有较好的拟合效果。为进一步研究震级与损失间的函数关系，本文对震级和经济损失建立广义线性模型，并利用回归树将数据分箱以满足保险离散化赔付的需要；最后基于数据分箱的结果，利用蒙特卡洛模拟计算出不同赔付限额下地震指数保险的纯保费，设计出一款以震级为触发指标的地震指数保险。本文的创新之处主要有以下几点：第一，从实证分析的角度，结合云南省地震数据设计出一款地震指数保险，并基于蒙特卡洛模拟实现保险产品费率的厘定。第二，运用回归树将震级分箱，满足了地震指数保险实务中的离散化赔付的需求。第三，从云南省能否承担指数保险的保费的视角出发，将本文设计的指数保险与云南省试点的产品在人均保费、赔付率等层面进行比较，论证了该保险的可行性。收起

关键词 : 地震指数保险费率厘定离散化赔付

9. 基于信息熵的粗糙集在结构损伤诊断中的应用

[学位论文] 林晓男武汉理工大学 2007年硕士导师: 李书进共62页

摘要 : 结构在使用过程中，由于设计、施工、使用或环境等方而的原因，往往会发生不同程度的损伤，影响结构的受力性能。一旦结构发生损伤，将造成结构刚度和固有频率等特性的变化，进而导致结构动力响应发生变化。为了保证结构安全，必须确定其损伤位置和损... 展开

关键词 : 信息熵粗糙集结构损伤离散化

10. 粗糙集约简算法在知识发现中的研究与应用

[学位论文] 刘震宇西安电子科技大学 2002年硕士导师: 杨林耀共58页

摘要 : 该文通过在数据约简方面的研究,提出了对利用属性频率函数的启发式约简章法的改进算法——HORAFA-SVDM算法,以及这个算法的增量版本——HORAFA-IA算法.同时根据实验讨论了该类算法对于无核数据集所存在的需要大量时间求约简的问题,在这个问题的探讨中... 展开

关键词 : 知识发现粗糙集约简算法离散化