浅谈Excel与应用程序之间数据交换的应用

利用Excel在数据输入、数据分析等方面的强大功能来处理外部数据库中的数据,能有效地解决Excel与其它应用程序之间的数据交换问题,提高了工作效率及数据处理的正确性。     

基于FPGA的SDI接口的设计与实现

串行数字接口(Serial digital interface,SDI)是目前应用最广泛的视频接口,使用单根同轴电缆串行传输未经压缩的数字视音频信号.鉴于以往的SDI接口实现方法有成本高、灵活性低这些缺点,本文采用了一种基于FPGA的SDI接口设计与实现方法.主要阐述了SD SDI接口的设计思想,分析了接口的总体结构,并具体介绍了各个模块的功能.完成了部分主要功能模块的程序设计,并针对一种特殊数据输入情况,对编码解码模块建立仿真模型.仿真结果验证了特殊情况下数据恢复的正确性,进一步表明了一般数据输入时整体设计方案的正确性和可行性.     

XviD编码流实时网络传输的实现

首先利用XviD实现对输入视频数据的压缩,然后使用JRtplib将压缩数据通过Internet/Intranet实时传送到接收端,同时使用RTCP包中的反馈信息实现了初步的QoS控制.实验结果表明该方法有助于保证视频传输的实时性和正确性.     

AutoCAD环境下明细表自动填写软件的研制

为了提高明细表数据输入的准确性、高效性,采用VB作为主体开发语言,利用其对CAD的二次开发和对Sqlserver数据库的调用技术,实现了软件对明细表的自动填写和修改,从而消除了手工输入带来的高出错率,保证了数据惟一性和正确性,提高了设计效率。     

新建铁路用地优化的研究

结合平原地区铁路建设的特点,对铁路用地的优化方法进行了较深入的探讨,引入了地块的“广义价值”的概念,确定了铁路用地优化的数学模型和算法.优化的实质是要确定一条平面曲线使行经地块的广义价值与线路的费用(工程费和运营费)之和为最少,这是一个典型的变分问题.通过研究古典变分法与动态规划法的联系,将其转化为适于动态规划法求解.优化方法采用Turbo-Basic语言实现,数据可采用数字化仪输入,简化了输入过程,提高了实用程度,并列举了实例,以检验其算法及程序的正确性和有效性.     

成绩录入系统确保数据正确性的策略

主要讨论如何在成绩录入系统中确保输入数据的正确性，提出从客户端的数据录入应用程序和数据录入后校验两个方面确保录入数据正确性的策略，并详细介绍了双工输入比较法、过滤按键、数据实时检验及数据录入后进行的即时检查和总结性校验等具体方法。     

地震动波动输入方法在高土石坝动力分析中的应用研究

地震动输入方法是高土石坝动力分析的重要方面,传统的一致性地震动输入方法难以合理反映地震波的"行波效应"和"地基辐射阻尼"现象,本文将地震动波动输入方法引入了土石坝有限元静动力分析程序TOSS3D,通过与解析解比较,验证了开发程序的正确性.以拟建新疆247m高大石峡砂砾石面板坝为依托工程,对比分析了一致性输入和非一致性地震动输入情况下大坝加速度反应、动位移、坝体残余变形以及防渗体动应力的差异.结果表明,波动输入方法由于考虑了地基的辐射阻尼现象,其计算所得的加速度放大系数、面板动应力以及坝体残余变形均较一致性输入小.研究认为,采用波动输入方法更有助于评估大坝的实际抗震能力,对于200～300m级高土石坝地震分析应采用能够反映土石坝坝体与基岩之间相互作用的数值模型.     

基于观测器的不匹配未知输入系统的滑模控制

对具有不匹配时变未知输入的线性系统,研究了基于观测器的滑模控制器设计方法.首先,设计了一种与控制输入无关、能直接抵消未知输入影响的降维观测器.通过该观测器估计系统状态,并提出了一种未知输入代数重构方法,进而利用高增益滑模观测器给出了未知输入一阶微分的渐近估计方法.最后,提出了一种基于系统状态估计、未知输入重构及未知输入一阶微分估计滑模控制器新的设计方法,并通过仿真分析,论证了该方法的可行性和正确性.     

采空区危险性评价方法优化

为了更合理精确地评价采空区危险性,对利用神经网络评价的方法进行优化,建立主成分分析法与神经网络结合的采空区危险性评价模型.从地质和工程条件出发,综合考虑影响采空区稳定性的13项主要因素,统计样本数据.运用主成分分析法对影响采空区稳定性的样本进行预处理,将分析结果作为神经网络的输入数据,减少输入变量,消除变量之间的相关性,从而加快数据处理速度,提高预测精度.将该方法应用于锡矿山的采空区危险性评价.结果表明,预测误差在8％以内,较未经主成分分析的神经网络预测精度有了很大提高.利用主成分分析法和神经网络结合建立的采空区危险性评价模型具有分析速度快、预测精度高等优点.该方法科学合理,为采空区危险性评价提供了一种更完善的评价体系.     

基于深度神经网络的智能推送系统研究

为了提高推送系统的可扩展性和推送精度,结合深度神经网络技术,探讨智能推送系统的设计和实现.设计基于二次多项式回归模型的特征表示方法,通过对传统矩阵分解算法进行改进,可以更准确地获得潜在特征.将这些潜在特征视为深度神经网络模型的输入数据,采用深度神经网络用于预测评分.通过在真实数据集上与其他推送算法进行比较,验证了本系统的有效性.     

基于神经网络的汽车操纵逆动力学模型识别

针对驾驶员建模中不确定因素的影响,采用操纵逆动力学方法,反求出驾驶员的操纵输入来避开驾驶员建模.神经网络作为一种较好的识别驾驶员输入的方法,其学习速度和收敛精度会影响识别精度.为了提高汽车操纵逆动力模型识别时神经网络的学习速度和收敛精度,基于Elman网络,采用一种新的动态神经网络结构——状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN).首先,建立三自由度人—车闭环模型并以实车试验数据验证了模型的正确性.然后,通过建立SDIDRNN网络模型,取闭环模型的仿真结果做为训练样本,对汽车操纵逆动力模型进行了识别,所得结果及误差分析说明了该神经网络在学习能力上的优越性及识别模型的有效性.     

数据库中模糊数据的判别

利用模糊逻辑的基本原理和方法,对数据库中待输入的数据进行模糊化处理,并利用解模糊函数对其进行判别,以便更准确地处理模糊数据.     

自润滑衬垫试验数据处理方法及信息系统

针对航空自润滑关节轴承自润滑衬垫试验数据,提出衬垫试验的数据处理方法体系,并具体给出了衬垫磨损数据的平滑处理方法、基于BP神经网络的衬垫磨损时间序列预测方法,以及基于最小二乘支持向量机的衬垫磨损时间序列预测方法,同时,开发了自润滑衬垫试验数据处理信息系统.通过预测数据与试验数据的对比,验证了预测方法的正确性,信息系统能够有效提高衬垫试验数据的处理水平.     

基于星历数据的SAR多普勒参数计算

改进了基于星历数据的星载合成孔径雷达多普勒计算方法.改进的方法有效地将J2摄动(地球扁率摄动)对近地点幅角和升交点赤经的影响引入到多普勒参数的计算中,得到了更准确的多普勒参数,对改进方法与传统方法的差别进行了分析.计算机仿真结果验证了改进方法的正确性.     

基于改进RBF网络的过程工业时间序列预测方法

基于残差思想的异常数据检测方法的关键之处在于对数据的准确预测.针对这一问题,提出基于改进径向基网络(radial basis function network,RBFN)的过程工业时间序列预测方法,该方法通过改变RBF网络的输入形式,使改进后的RBF网络能够更方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,以适应于基于残差思想的异常数据检测方法要求的动态性能和鲁棒性.通过理论证明改进的RBF网络与传统RBF网络的等效性,并通过实验比较证明改进后的RBF网络较传统的网络结构更简单,参数意义更明确.     

基于实测数据的风电齿轮箱输入转矩计算公式修正

风电齿轮箱是风电机组中的关键部件和失效率较高的部件之一.为准确描述风电齿轮箱的输入转矩,针对目前被广泛应用的风电齿轮箱输入转矩计算方法的不足,以1.5 MW风电齿轮箱为例,通过对风电场实测数据进行统计分析,得到风电齿轮箱实际输入转矩.将其与理论计算方法得到的输入转矩相对比,提出修正系数,并分析修正系数和风速之间的关系,从而对被广泛应用的理论输入转矩计算公式进行修正.经过修正得到的风电齿轮箱输入转矩计算公式能更准确地描述风电齿轮箱的实际运行工况.     

发电系统的可靠性改进区间评估

考虑发电系统可靠性原始数据不确定性,本文首先采用数学理论对原始数据进行修正,得到以区间数值表示的修正数据.其次利用概率论和区间运算,对发电系统可靠性进行区间评估,此区间评估方法,更能体现系统可靠性的真实性.最后采用一个三机的算例对所提方法的正确性进行了验证,并与文献对比分析,所求的可靠性区间指标范围减少,可靠性强,计算更快速简便.     

塔机有限元分析结构模型图的参数化生成

针对空间杆系结构塔式起重机的有限元分析输入原始数据量大和检查这些数据的正确性繁杂耗时的问题 ,利用 VB编程 ,将塔式起重机的有限元分析的原始数据可视化 ,以便于结构分析人员检查数据的正确性 .图形平台利用了工程技术人员所熟悉的 Auto CAD平台 ,在图形显示方面 ,利用了 DXF数据接口 ,使图形不经任何转换可以跨平台上显示 .而且图形的生成速度快 ,适合于数据量大且结构复杂的空间杆系结构     

被动通风系统建模与室内温度预测

以杭州绿色建筑科技馆被动通风系统为对象,根据被动通风原理初步确定对象模型的输入和输出,通过分析采集到的各种气候条件下的被动通风系统数据的相关性,验证模型的输入选择正确性,并经辨识建立了被动通风的多输入数学模型;然后,采用理论和实践方法验证了模型的一致性;最后,根据网站提供的部分天气预报参数,预测出第二天的办公室内温度,从而验证了该模型可以合理确定有源空调的开启时间,达到节能的目的.     

优选雨量站权重改进降雨输入的洪水预报方法

降雨是驱动水文模型进行洪水预报的重要输入数据,降雨资料短缺给洪水预报工作带来极大挑战．引入边缘雨量站降雨数据,基于随机优选方法,构建优选雨量站权重改进降雨输入的新安江模型,对资料短缺流域进行洪水预测,并在石灰窑以上流域进行试验研究．与泰森多边形权重相比,优选权重改进降雨输入的产流预报精度有显著提高,率定期、验证期产流合格率分别从60%、40%提高至100%、60%,汇流预报精度略有提升;改进降雨输入后的新安江模型的优选参数更符合流域产汇流特征,提升了模型参数的合理性．所提优选雨量站权重改进降雨输入的洪水预报方法,对类似降雨资料短缺流域洪水预报具有重要的参考价值．