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81.
基于红外光谱图特征峰分析的沥青指标 总被引:1,自引:0,他引:1
基于采用红外光谱图特征峰分析沥青指标是快速评价稠油沥青质量的研究热点,借助傅立叶红外光谱技术、分离分析等手段,对90#A级沥青和SBS改性沥青进行红外光谱测试分析.结果表明:沥青的红外光谱分析技术与常规沥青检测方法的相关性为99.6%;90#A级沥青在3 000~650 cm~(-1)出现9处较明显的特征峰,SBS改性沥青在2 950~650 cm~(-1)出现11处较明显的特征峰,每个特征峰均有对应的特征基团;同类沥青材料的特征基团一致,同类沥青材料的技术指标相同.通过对比分析沥青红外光谱图的特征峰,可以快速评判出沥青质量优劣,缩短了检测评价沥青材料指标的试验时间. 相似文献
82.
为了解决目前国内景观特征研究多以大尺度为主且以自然条件为基础, 缺少实际管理意义的问题, 尝试从县域层面进行景观特征单元的划分, 并与现有行政管理单元相结合, 提出发展建议。依据武胜县30 m高程、坡度和土地利用数据, 将武胜县域划分为100 m×100 m的栅格网络, 利用 ArcGIS和SPSS进行二阶聚类分析。结果显示, 武胜县可以划分为7类景观特征管理单元, 单元内部自然地理特征相似, 组间差异显著。将武胜县按聚类结果划分为较单一镇域、较单一村域和较复杂村域 3 种不同的管理模式, 并分析较复杂村域的成因, 提出管理策略。最后, 从景观特征保护出发, 对武胜县 7 处建成区提出规划管理建议。 相似文献
83.
民航专业文本中的术语是翻译的难点,不规范的翻译往往会导致民航术语译名的混乱。民航术语中频繁出现缩略词、次科技词和合成词,在翻译时,需要根据术语的特征和具体的语境选择合适的翻译方法。民航文本专业性强,术语涉及的领域广,译员需要具备一定的专业背景知识,运用灵活的汉译策略,才能把握住术语的真实含义,做出专业、准确的翻译。 相似文献
84.
85.
86.
识别公交客流特征是提高短时预测质量的关键。但由于设备故障、数据收集受限等原因,客流数据属性往往是不完备的,这给特征识别和客流预测带来了挑战。文中以缺少乘客属性数据的长沙市104路公交卡数据为样本,利用卡号与出行时间的关联性识别乘客出行频次,以此作为区分出行特征的变量,将客流总集划分为不同的特征子集,依据子集规模、方差确定变量最佳取值,推断客流特征。与直接预测客流总集相比,文中为每类子集建立季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型分别进行预测,整合后得出的样本外平均绝对误差改善了36.11%,依据乘客出行特征建立的预测模型拟合度为0.95,可有效识别公交客流特征。 相似文献
87.
为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。 相似文献
88.
将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。 相似文献
89.
《石河子科技》2019,(6)
对1961~2018年石河子121团大风观测资料进行统计分析,结果表明:58年来,石河子121团大风发生频数总体呈逐年下降趋势,下降系数为0.0 183次/年。4~7月石河子121团大风发生次数较高,11月到次年3月没有出现过大风。石河子121团大风的日变化特点是:大风多出现在13:00以后,下午19:00左右减少,16:00~18:00是大风出现次数最多的时段,并且风向以西北风居多。石河子121团大风的天气特征主要有三种:冷锋过境型大风、动量下传型大风和热力对流型大风,其中以冷锋过境型大风出现次数居多,约占大风总数的82%。最后提到大风预报的着眼点和防御大风的对策措施。 相似文献
90.
《云南民族大学学报(自然科学版)》2019,(1):100-104
基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%~91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好. 相似文献