摘要：随着西部大开发的不断深入和联合国工业发展组织的UNDP/GEF'中国乡镇企业节能及温室气体减排'项目的推广,并坚决执行国家,我厂根据联合国工业发展组织的要求对各生产工序进行了整套的技术改造和设备更新.在专家的指导下,取得了显著的效果,并取得明显的经济效益.

摘要：随着信息技术、智能物联网技术以及机器学习理论的飞速发展,时空感知数据为应急灾害救援提供了新的视角,综合利用时空感知数据进行灾区态势信息感知与提取,可以为应急救援形成新的着力点.由于时空感知数据拥有丰富的语义信息和较高的实用价值,并且对灾害救援具有积极引导作用,因此,研究和利用时空感知数据进行应急疏散,是一项具有现实意义的工作.本文重点聚焦面向时空感知数据下的资源受限的人群应急疏散规划问题,研究了基于时空感知数据的人群应急疏散规划模型与方法,以期为应急救援提供积极的思路和技术保证.首先,分析了时空感知数据对人群应急疏散的作用;其次,提出了基于时空感知数据的应急疏散框架,并设计了一种基于行人流量预测的应急疏散场所推荐算法,还构建了一种考虑疏散偏好的应急疏散人群分配整数规划模型;然后,提出了一种全局最优疏散路径规划算法,接着将应急疏散路径规划问题转化为多组疏散路径规划查询问题,并通过使用网络扩展策略和剪枝策略,进一步设计了一种面向全局最优疏散路径规划查询的求解算法,来解决多组疏散路径规划查询问题.此外,为了提高应急疏散路径搜索结果的质量,还设计了一种改进算法,对全局最优疏散路径规划查询算法生成的路径组合,进行改进和优化.最后,通过大量实验分析与评估,充分验证了所提方法与模型的有效性.

摘要：旨在设计一种基于机器视觉技术对鸡翅质量智能识别的方法,实现对鸡翅质量的预测。运用机器视觉技术采集140根鸡翅的俯视和侧视图像建立图像库,并对库中图像进行灰度化、形态学运算等处理;分别提取鸡翅俯视图和侧视图的面积、轮廓周长、长轴、短轴特征,并采用相机标定方法计算出实际各项特征值,分别建立鸡翅实际质量和样本实际特征值之间的一元线性、幂指数及多元混合预测模型。试验结果显示,采用多元混合预测模型效果最佳,相关系数达到0.971 7,估计误差方差为0.505 5;运用检验数据对该预测模型进行验证,得到预测鸡翅质量与实际鸡翅质量的绝对误差均值为0.265 6 g,相对误差均值为0.57%。试验结果表明,基于机器视觉技术的鸡翅质量预测方法可行,可应用于鸡翅质量分级。