基于科学知识图谱的辽宁省区域研究热点分析

为揭示辽宁省的核心机构、研究热点问题和前沿学科领域，应用科学知识图谱分析探究2012 ～ 2016年辽宁省区域的研究热点和学科趋势。以Web of Science 数据库中2012 ～ 2016 年收录的10 725 篇辽宁省文献为原始数据，首先分析了年份发文量和高被引文献，其次采用CiteSpace 软件对机构合作、关键词共词和学科共现的科学知识图谱进行分析。研究分析证明，辽宁省的核心机构是中国医科大学，在工程学、化学和医学领域取得了丰硕的研究成果。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

Permutation Analysis of Track and Column Braiding

Introduction Trackandcolumnbraidingisanavailable3D braidingmethod[1～3],whichperformsbraidingprocessbymovingbraidingcarriersalongroworcolumndirection alternatively.LiandDing[4]examinethebraidingmethod andconcentratetheirstudyonthemovementofbraiding carriersonthebraidingplatform,onwhichthebraiding tracksarelocated.Accordingtothebraidingprinciple,a studyofbraidingprocessisactuallyastudyofthemovingpatternofyarnendsonthebraidingplatform.Intheiranotherpaper[6],thepositionsofbraidingcarriersare r…     

铁路曲线状态下横向力的研究

阐述了横向力计算的必要性,介绍了铁路曲线状态下横向力的计算方法,通过计算得出了横向力与车重、超高、速度、曲线半径的关系, 并提出了减小横向力的主要措施.     

高师田径教学存在的问题与改革对策

以中小学体育与健康课程的变革为依托 ,阐述了目前高师田径教学存在的问题 ,并提出了一些相应的改革对策     

田径运动肌肉损伤及康复对策研究

在田径教学、训练与比赛中,由于没有完全遵循人体运动的生理规律和调控生物节律,不能使机体的工作运行保持在良好的竞技状态,导致各种各样的运动创伤,严重地影响教学、训练与运动成绩的提高.文章从运动医学理论对田径运动中肌肉损伤的原因进行分析,寻找科学的田径运动损伤康复手段。     

“互动分层合作学习”对田径运动成绩的影响

在田径教学实践中运用“互动合作学习法”对学生进行合理、适宜的分类或分组，确立相应的层次目标．做好课的设计，包括实践操作、课外作业、课内外的教学指导、协调学生组内及组间的合作交流等各个教学环节，使教学过程体现出系统性、层次性，使每位学生都能在各自力所能及的范围内，通过相互帮助和互相协作学习而收到良好的成效．同时能更好地促进学生主动、积极地学习，更好地完成教学任务与教学目标，提高教与学的双边效果．     

多幅图像显示时色彩压缩的聚类统计算法

在计算机上，同屏显示多幅彩色图像会出现明显的失真（即色彩损失）．特别是两幅图像色调差别较大时（如一幅暖色调，一幅冷色调），失真现象更为严重．为了克服这一缺陷．本文在参考Ｋ均值聚类算法的基础上，优化了初始聚类中心，提出了色彩压缩的聚类统计算法．本算法简单实现较为方便，克服了Ｋ均值算法对色彩压缩不均衡及彩色失真度大的缺点．且不需经过多次迭代即可得到令人满意的效果，压缩时间短．     

系统聚类分析在农村消费水平划分中的应用

中国的经济发展主要存在着“东部”与“西部”的差距，文章利用聚类分析对我国部分省、市、自治区共28个样本进行分类，并加以分析．