四足步行机器人动步态特征辨识算法

针对四足机器人行走动步态的研究，提出了一种基于神经网络中Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织映射的聚类算法。该算法依据其特征对步态数据进行聚类，并利用求重心的方法，获取特征模型，大大简化了调试工作。     

基于涌现自组织映射的油气层识别及分析

当样本数多、数据维数高时,利用Kohonen自组织特征映射聚类后相邻类簇间容易发生大面积重叠,导致聚类和可视化的效果降低.利用Ultsch涌现自组织特征映射神经网络对测井数据进行聚类,而后分别通过分量图、U矩阵和P矩阵在超环面上进行可视化,并对其结果进行比较分析.该模型可克服Kohonen自组织特征映射的上述缺陷,优化聚类结果.借助该模型进行测井数据的聚类分析与可视化,可为岩性识别提供参考.     

基于改进的自组织特征网络聚类分析

针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需要预选指定的限制,特别在大的映射网络中寻找最佳匹配结点是很耗时的问题,我们采用一种新的动态增长树型自组织特征神经网络(GTS-SOFM),给出了实现聚类的具体算法,并且使用聚类密度来衡量聚类效果.对样本进行随机抽样,实验结果证实了算法的有效性.     

基于改进SOFM网络的调制方式的自动识别

提出了应用改进的自组织特征映射神经网络自动识别信道调制方式的方法．首先，提取信号特征矢量；然后对网络的输出结构进行优化，引入反馈策略，并采用自组织分析方法，对训练后的节点进行动态聚类．最后，利用训练好的网络对加载不同噪声的调制信号进行识别．仿真结果表明，该识别法识别率高于传统的决策论法的识别率，平均值高3．2个百分点左右．     

基于神经网络的模拟电路故障诊断

探讨了基于故障字典法和基于神经网络的故障诊断方法,利用自组织特征映射神经网络进行模拟电路故障诊断,根据神经网络的输出结果可以判断发生故障的类型.自组织特征映射神经网络聚类能力强、速度快,因此很适合复杂系统的故障诊断.     

基于SVM与SOM的税务稽查选案模型研究

税务稽查选案是税务机关在税收征管和稽查中面临的一个重要问题。提出了一种基于支持向量机(SVM)与自组织特征映射(SOM)神经网络相结合的稽查选案方法。首先基于支持向量机(SVM)对纳税人进行分类,然后采用自组织映射神经网络(SOM)对疑点信息进行聚类,选出需要重点进行稽查的目标对象。通过对实例的具体测试,表明模型的有效性。     

摩擦学设计知识获取的自组织特征映射法

根据轴承－转子系统摩擦学设计的需要，研究了从大量仿真计算数据中获取设计知识的方法，并采用自组织特征映射神经网络，对输入样本进行了概念聚类，获得了概念性的设计知识，且利用计算机自动搜索算法获得产生式规则知识．     

利用改进的自组织网络进行地震属性分析

自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别,但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚类的有序映射等。对Kohonen自组织网络进行了部分改进,并利用灵敏属性分析技术来解决地震属性的选择问题,最后结合自组织聚类参数利用RBF网络对储层参数进行预测,较为有效地提高了地震多属性储层预测精度。     

基于图像色彩和纹理的SOM聚类和检索方法

文根据图像的全局色彩和区域纹理信息,使用自组织映射神经网络的方法对图像内容进行聚类和检索。全局色彩在HSI空间使用区域累加的方法,避免了维数过大的问题。用区域纹理描述的方法解决了使用单一色彩带来的不准确性;自组织映射网络所特有的特征选择和无监督学习等特性,实现了对视觉相似图像的聚类。     

基于图像色彩和纹理的SOM聚类和检索方法

作者根据图像的全局色彩和区域纹理信息,使用自组织映射神经网络的方法对图像内容进行聚类和检索.全局色彩在HSI空间使用区域累加的方法,避免了维数过大的问题.用区域纹理描述的方法解决了使用单一色彩带来的不准确性;自组织映射网络所特有的特征选择和无监督学习等特性,实现了对视觉相似图像的聚类.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.