结构可靠度分析非线性抗力函数线性化问题的研究

本文研究了非线性抗力函数线性化处理方法，以简化极限状态方程代替实际极限 状态方程对可靠度分析的影响。文中以钢筋混凝土两种实际构件为例，用实际极限状 态方程作了可靠度计算，并与简化方程作了对比分析．     

传统文化与城市的重构及整合研究

通过对传统文化与城市的重构、整合相互关系的历史研究,从中发掘城市发展的文化脉络,指出传统文化格局的变迁,表现在意识形态领域,落后文化吸纳先进文化,促进城市形态的变更。在城市的重构、整合方面,旨在为现代的城市设计提供可鉴之路。     

长春市主要广场城市森林结构的研究

通过样地调查对长春市主要广场的城市森林结构进行分析得出：广场森林的密度为160株／hm^2，广场共有乔木树种52种，花灌木30种。树木的平均胸径为21．6cm，树木的总叶面积为739172．8m^2，叶面积指数为1．2，广场森林总生物量为5174．2t，Shannon-Wiener指数平均为1．7。从以上分析可以看出长春市主要广场园林植物种类丰富，并已达到森林水平可以发挥出很大生态效益。     

高层建筑外部空间的形态构成

对城市建筑环境中高层建筑外部空间的形态构成进行了分析,并从外部空间的类型、外部空间的尺度感、外部空间的闭合与开放、外部空间的环境层次四个方面对其进行了详细论述。     

取代苯甲醇和取代苯酚活性的分子拓扑研究

基于原子的核外价电子数、成键电子数、原子直接键连的成σ键的氢原子数目和最高主量子数,定义了一种原子点价公式,构建了分子连接性指数,研究了取代苯甲醇对黑曲霉幼虫抑制活性,取代苯酚对小鼠肝细胞色素P-450转化为P-420活性与分子连接性指数的相关性.结果表明,二阶项和三阶项分子连接性指数具有良好的结构选择性和活性相关性.     

青海城镇体系发展的历史轨迹与动力

青海城镇体系经历了发韧期、奠基期、转型期3个发展历程.在这一过程中,湟水谷地最先拉开了城镇发展的历史帏幕,随后逐步向西扩展进入青海湖地区.宏观上,从农耕区向农牧交错区渗透,进而向游牧区拓展,反映了社会历史进程和地域开发进程的调控作用,因此城镇分布数量和密度呈现出农耕区—农牧交错区—游牧区逐级递减的趋势.中观上,以河流为脉络,城镇发展或溯源而上伸入高原腹地,或向河谷两岸推进,进入山区,表现为从优势生存空间向劣势生存空间的时空转化,城镇数量与密度呈现出川水地区—浅山地区—脑山地区的递减趋势.微观上,河谷农耕区城镇选址多位于河流阶地上,土地肥沃,取水便利;而牧区城镇的选址却往往与水草丰美的牧场相关,映射出古代城镇对自然条件和自然物质基础的依赖性.总体而言,青海省城镇兴起和发展的动力,主要来自于外部中央行政建制和军事据点的设置,而非城镇内部社会经济自我发展.就单个城镇而言,民族文化、民族宗教与民族贸易的亲合关系和响应力,是城镇成长的主要推进剂.     

城市化途径及其相关

对城市化途径有关各要素作了综合的叙述,并且指出研究的手段──自人口的聚集至城镇形成发展这一历史的纵剖面及地域、产业结构等横向有关要素作整体系统的分析与比较,并指出应重点研究人口指标分析、产业可比关系、城市化和城市化设施,以及城市体系的研究问题。     

考虑声源非相干性的城市轨道交通全封闭声屏障降噪预测

以某轨道交通全封闭声屏障为研究对象,考虑简化线声源的非相干性,建立2.5维边界元衍射声场模型;通过现场沿线环境噪声测试,验证了该模型的准确性,并与相干源衍射声场预测结果比较;最后预测了在近场高层建筑附近,全封闭声屏障对近轨或远轨车辆噪声的降噪效果。研究结果表明,非相干线声源更符合城市轨道交通噪声源特性;对于轮轨噪声（315～1 000 Hz）,全封闭声屏障在高层住宅建筑区域有显著的降噪效果,1/3倍频程插入损失最大为30.0 dB。对于低频噪声（50～250 Hz）,全封闭声屏障会加重高层住宅建筑区域的声压级,使插入损失出现负值。针对高层建筑附近场点,全封闭声屏障的顶端拱形透光板对远轨车辆噪声有更为显著的附加降噪效果,大部分场点附加插入损失均高于5.0 dB。     

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。