武术套路进入奥运会的可行性分析

采用文献资料法和分析归纳法,对中国武术走向奥运会进行探讨与分析。归纳出目前武术套路进入奥运会所具备的具体条件及突出优势,同时也针对武术套路评判标准存在一定的人为因素以及证判量化程度不高等与奥林匹克运动竞赛规则无法顺利接轨的不利因素进行探讨,旨在对武术顺利进入奥运会提供可行的意见和建议。     

并行处理系统中一种改进的MARY-LO任务调度算法

讨论了并行处理系统中的任务调度问题，对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进，改进后的算法弥补了以前算法的不足，将启发式算法，网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起，很好地解决了处理机数目上的限制问题。     

基于单方程计量经济模型的贝叶斯分析

研究了关于单方程计量经济模型的贝叶斯统计推断问题,即根据样本似然函数的形式构造出未知参数的先验分布,选取正态-Gamma分布为先验分布,对后验分布进行统计推断.最后推导了未知参数在二次损失函数下的贝叶斯估计.     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.     

基于SPWM的采样法优化

论述了SPWM控制原理及目前广泛应用的几种采样方法,对比分析了这几种采样方法的优缺点.提出了基于比例计算进行采样的不对称优化规则采样法,使脉冲宽度较传统采样方法更接近于自然采样.基于不对称优化规则采样法,应用dsPIC30F3011控制三相ACIM进行试验验证.试验结果表明,采用此采样法控制电机,可靠性好,抗干扰能力强,电机运转更加平稳,有较大的应用价值.     

非晶硅氢薄膜材料光稳定性的研究

研究a Si:H薄膜样品在长时间强光照后会引起光、暗电导率的降低 (S W效应 )及薄膜的光转换效率 实验表明 ,随着光照时间增加 ,薄膜的光接受灵敏度下降 ,光电转换效率也相应降低 ,就此提出了S W效应发生的微观模型     

人造板挥发性有机物(VOCs)的研究

采用容积为0.0275m^3的环境气候箱对使用不同胶黏剂的麦秸刨花板、杨木刨花板以及添加了水溶性防腐剂硼酸铜的麦秸刨花板、杨木刨花板等进行挥发性有机物的气体采样,并利用气相色谱一质谱联用分析技术对人造板中挥发性有机物(VOCs)进行定性与定量研究,分析了刨花板有机挥发物的种类和浓度,通过22d浓度衰减试验分析了麦秸板挥发性有机物的散发趋势与规律。结果表明,原料、胶黏剂和防腐剂对挥发性有机物的种类和浓度有比较明显的影响;在一定环境条件(温度、湿度、装载度和换气量)下,麦秸板挥发性有机物的散发符合动态的气体散发规律。     

复合材料层压板疲劳寿命预测方法

测定了碳纤维／树脂基T300／QY8911复合材料的3组典型单轴循环应力下的S-N曲线．基于试验数据，建立了多轴循环应力作用下单向板的寿命模型，并通过整合平面应力分析、失效分析和材料性质退化模块模拟多向层压板的疲劳失效过程．这种方法试图基于单向板在确定应力比下的疲劳试验结果，预测同种材料体系的任意铺层形式的多向层压板在复杂循环应力作用下的疲劳寿命．对于以分层破坏为主控因素的层压板，基于层间应力的计算结果，用计算面内累计损伤的方法计算分层损伤，层压板的寿命等于分层扩展寿命和分层后子层板剩余寿命之和．考虑分层扩展后，层压板的寿命预测结果得到明显改善．     

铸铁平板像素检测法中的图像均匀化方法

在铸铁平板像素检测法中，针对图像的不均匀特点，建立了铸铁平板图像的数学模型，并在此基础上提出了以二维插值为基础的铸铁平板图像均匀化方法．结果表明，该方法的均匀化效果良好，均匀化后的平板图像可直接用Otsu方法对其讲行分割．分割效果满足应用要求．     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.