基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

基于读者满意度调查的图书馆电子阅览室信息服务质量评价与分析——以广州中医药大学第二临床医学院图书馆为例

通过对电子阅览室读者满意度的问卷调查和对调查数据的分析,对电子阅览室服务质量进行了综合评价,旨在进一步完善电子阅览室的各项工作,从而提升读者对图书馆的满意度.     

论高校图书馆员信息素养的培育与提升

随着信息技术的迅猛发展,高校图书馆员信息素养日益成为影响图书馆服务质量的关键因素.从信息素养的含义与特征出发,剖析了图书馆员信息素养的现状,提出了提升图书馆员信息素养的途径和方法.     

现代信息检索理论架构研究

信息作为一种新的资源,对当代经济和社会的发展起着非常重要的作用,如何高效快捷地利用现代信息是当前我国信息检索领域研究的重要问题。阐述了现代信息检索理论架构研究的前提,分析了当前主要的信息检索理论,探讨了网络信息检索的主要方法。     

GIS专业英语教学改革的探讨

在分析GIS专业发展特点、明确GIS专业英语课程设置目标的基础上,探讨了GIS专业英语的教学内容及其教学方法与手段.GIS专业英语的教学内容不能一概而论,教师应根据GIS专业的发展特点及GIS专业英语课程设置目标制定合理的教学内容.在教学过程中,应注重精读与泛读相结合,GIS专业术语学习及"听、说、写"能力的培养.     

基因编辑婴儿的伦理、法律和社会蕴含

 同试管婴儿、克隆人、商业化代孕、干细胞治疗等医疗新技术引发的伦理争议相比，贺建奎基因编辑婴儿事件引发的关注更大、社会反响更为猛烈。探讨贺建奎基因编辑婴儿事件引发国际国内热议的原因，讨论了基因编辑婴儿的伦理、法律和社会蕴含。建议明确界定基因编辑技术的适用对象和范围，建立健全新型医疗技术临床应用的伦理审查和监管体系，提升全社会的伦理意识。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。