BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

为实现无人作战飞机(UCAV，Unmanned Combat Aerial Vehicle)认知导航的空间方位自主推算，提出了一种基于多尺度网格细胞的路径整合方法．该方法模拟背侧内嗅皮层(dMEC，dorsal Medial Entorhinal Cortex)的相同区域网格细胞放电特征相同、不同区域放电特征递增变化的特点，构建尺度递增的仿生多尺度网格图组，在各层中引入突触样式(synaptic pattern)计算各细胞权值，通过细胞的活跃度变化表征各网格层中位置的变化，并在各层分别实现路径整合，进而利

mac A1466 820-3437-B 2013版 原厂图纸 维修图纸,希望能给维修人员一个帮助

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个

为了提高混合强度设计了一种高回流被动式微混合器，其反馈通道中的回流延长了混合时间并促进形成涡流，增强了对流和扩散作用。通过优化反馈通道形状和混合腔入口尺寸，该微混合器提升了其回流率和混合强度。利用仿真软件 Fluent分析该微混合器的性能，仿真表明对于给定的微混合器其回流率和混合强度仅仅决定于雷诺数，回流率和混合强度均随雷诺数增大而增大。特别地，当雷诺数低至8．3时，仍可在反馈通道中找到回流；当雷诺数为99．6时，回流率达到24％，混合强度则超过60％。通过对反馈通道倾斜角度参数的模拟，该微混合器的回流率

针对旋转轴与水平面非垂直的情况,提出了一种采用双轴倾角传感器实现空间旋转角度测量的算法。当传感器被随机安装在旋转平面上时,存在3个未知的空间位置参数:旋转轴和水平面之间的夹角β;传感器所在平面和旋转轴之间的夹角γ;传感器测量轴在测量平面上的偏转角a。根据倾角传感器测量轴、旋转轴和水平面的空间关系,建立了基于双轴倾角传感器的空间旋转角度测量的数学模型,推导出了空间旋转角度检测的解析表达式。采用该模型算法可实现传感器安装位置参数a和γ的测量,或旋转轴水平夹角β的测量,还可以表现旋转轴非垂直于水平面情况下空间旋

采用响应面分析法(RSM)优化提取腐乳中大豆多肽的工艺条件。在单因素实验的基础上,选择提取温度、甲醇体积分数、提取时间、液料比作为实验因素,进行Box-Benhnken中心组合实验设计,评估了4个因素对大豆多肽提取量的影响。结果表明,提取腐乳中大豆多肽的最佳工艺条件为:温度57℃、甲醇体积分数69%、提取时间28min、液料比(mL∶g)9∶1,最佳工艺条件下提取量为6.59g/100,g(干基)。

为研究碰摩转子的随机分岔及混沌特性，建立了白噪声下碰摩转子-轴承系统的动力学方程。利用数值积分法对方程求解，以最大Lyapunov指数为指标，并结合分岔图、轴心轨迹、Poincare映射分析了转子系统的非线性特性。结果表明，在拟周期及邻近周期解和转速较大的一定区间，随机扰动对转子有显著的影响；转子转速较大时，随机扰动的强度越大，其影响越明显，并且随机扰动对转子非线性响应具有一定的抑制作用。

实战环境下，无人机所获得的信息通常具有不确定性，针对不确定环境下的多无人机任务分配问题，提出了一种决策方法。分析无人机任务规划中各指标的不确定性，采用主观赋值和客观赋值相结合的方法，确定指标的综合权重，将离散粒子群优化算法和区间数排序方法相结合，给出区间形式不确定信息的无人机任务分配方法。仿真实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该决策方法不仅能解决确定信息情况下的无人机任务分配问题，而且能解决区间数不确定信息情况下的无人机任务分配问题。