单自由度体系地震能量反应的计算

在地震中，结构吸收地震波输入的能量，并以阻尼耗能和滞回耗能的形式消耗能量。通过结构弹塑性地震反应分析的时程分析法，可以计算出结构地震总输入能及结构阻尼耗能和滞回耗能的时程曲线。这些曲线可以为结构抗震分析提供依据。简要介绍了计算单自由度体系弹塑性地震能量反应的基本过程，并以算例说明。     

一种新的自适应视频流拥塞控制方法

提出了一种新的面向终端的基于Rrr（Round Trip Time）的自适应视频流拥塞控制方法——New—AVSP（New Adaptive Video Stream Protocol）。New-AVSP采用基于波形平滑指数和波形突变指数的滑动窗口加权平均RTT估计算法（FMMA）对RTT值进行平滑估计；并采用基于参数自适应的速率预测方法（PAMA），调整终端注入网络的业务流量。仿真结果表明：New—AVSP与已有的针对流媒体应用的拥塞控制方法相比，在突变情况下具有更快的逼近速度；在小幅度渡动情况下具有更为平滑的控制曲线。     

模糊相对熵及在模式识别中的应用

目的研究模糊相对熵在模式识别中的应用。方法利用模糊相对熵的一个修正公式——加权模糊相对熵研究模糊相对熵在模糊模式识别中的应用。结果数值例子说明模糊相对熵方法和最大最小贴近度方法得出了一致的模糊识别的结果。结论模糊相对熵方法用于模式识别是很有实际意义的。     

基于进化算子的季节时间序列模型

目的对传统季节时间序列模型进行分析研究,提出一种新的季节时间序列模型。方法引入遗传与免疫算子,并结合电力产量序列和航空序列模型进行仿真试验。结果建立了一个新的时间序列模型。结论仿真试验结果证明了基于进化算子的季节时间序列模型是一种操作简便、易于实现的有效模型。     

APDC-MIBK萃取火焰原子吸收法与石墨炉原子吸收法测定地表水镉的对比研究

分别采用萃取浓缩火焰原子吸收分光光度法(浓缩20倍)和石墨炉原子吸收分光光度法测定标准样品和地表水中的总镉,并进行了对比分析。结果表明,两种方法都具有较高的准确度和精密度,无显著性差异。     

网络图中非关键工作的经济技术分析

由于在网络图中的非关键工作都有时差，所以这些工作在开工时问上都有一定的弹性，利用好非关键工作的弹性范围在某种程度上是进行网络图优化的关键，合理的网络优化可以带来良好的经济效益。本文主要从工期固定，成本最低，资源消耗最少的角度去研究如何进行比较经济的施工。     

不同日龄的桔小实蝇成虫饥渴耐受能力的初步研究

通过不同给食、给水的处理方式对桔小实蝇Bactrocera dorsalis（Hendel）不同日龄的雌雄成虫进行了饥渴耐受能力的测定。以平均存活时间作为桔小实蝇饥渴耐受能力的指标。结果表明：在给水缺食的情况下，25℃时，桔小实蝇不同日龄成虫的平均存活时间介于2．2～3．9d，15℃时，介于6．2—9．4d；在给食缺水情况下，25℃时，不同日龄成虫平均存活时间介于3．1—5．3d，而15℃时，介于5．8～10．7d；在缺食缺水情况下，25℃和15℃时，其平均存活时间分别介于2．0～3．6d和5．3—8．0d。在25℃条件下，各日龄的桔小实蝇雌、雄成虫耐渴的能力要强于耐饥能力，且食物的存在能显著延长桔小实蝇的平均存活时间；在15℃条件下，除了10日龄和15日龄的雄虫外，其他日龄雌（或雄）虫的耐饥能力与耐渴能力间并无差异，而水或食物哪样更能显著延缓桔小实蝇成虫的死亡，还与成虫日龄和性别有关；25℃时，15日龄雌雄成虫间以及15℃时，5日龄及10日龄的雌雄成虫问的平均存活时间均在给食缺水时出现显著差异；在相同的处理方式下，15℃时成虫的饥渴耐受能力比25℃时的强。     

一种基于加权聚类分析的岩体可爆性分级方法

在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析. 结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述. 基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法.     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

Integrate-and-Fire模型输入的最优解码

研究了随机相关输入的Integrate-and-Fire(IF)神经元模型的最优解码问题.使用Fisher信息,在理论上解决了这样一个问题:当抑制和兴奋输入的比r取何值时,神经元能最精确地解码IF神经元的输入.指出相关输入整体上减小了解码的精确性.