过程神经元网络的理论研究与仿真

过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其基本单元是过程神经元——一种新的神经元模型.过程神经元和传统神经元既存在本质区别,又有着紧密的联系,前者可用后者以任意精度无限逼近.文中首先介绍了过程神经元及其网络模型;然后,给出了过程神经元的两个逼近定理及其证明——时域特征扩展模型和正交分解特征扩展模型.基于第二个定理,给出了数值输出型过程神经网络的相关推论.针对模拟信号的仿真实验表明,过程神经网络对白噪声具有很好的抑制作用.最后,针对过程神经网络面临的主要问题进行讨论,指出了一些具有前景的研究方向.     

OBE+CDIO理念下高层建筑结构设计课程教学模式研究

高层建筑结构设计课程是土木工程专业一门方向课。以“新工科”建设为契机,以课程知识体系特点为抓手,对其教学模式重构,提出了OBE（Outcomes-based Education）导向、CDIO标准、思政渗透和两性一度的原则,形成OBE+CDIO全过程贯穿教学法、思政沉浸式融入法和多维度项目式教学法,实现了课程教学模式的优化与重构,对稳定推进教学改革具有一定的参考价值。     

确定岩体渗透参数的结构面控制反演法

从裂隙渗流的基本运动方程出发,反求岩体的渗透参数是工程控制论中一类典型的偏微分方程分布参数控制反问题,对于这类反问题常用数值法求解．考虑到结构面控水特点,依据岩体渗透系数张量与结构面产状的基本关系式,提出了一种结构面控制反演法．该方法不仅可以反算出岩体的渗透系数张量,而且可以反求出岩体控水结构面的当量渗透系数、渗透系数张量的主值和主方向,同时应用该方法计算的解具有较好的唯一性．以溪洛渡水电站工程为例介绍了这种数值反演方法在确定岩体渗透参数中的应用．     

周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法

针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法.首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度.实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价.     

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法.经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性.     

基于不同干旱指标的郑州市旱涝灾害评估

根据郑州市1951—2013年的年降水资料,基于降水距平百分率R指数、Z指数和标准差d指数方法划分郑州市的旱涝等级,对郑州市的旱涝情况作出评估。三种干旱指数对同一旱涝情况的响应快慢不同,判定正常的年份是一致的,只是判定的旱涝等级存在差别。Z指数判定旱涝趋势的可信度最高,d指数次之,R指数最低。     

隆林海子洞洞穴特征及其罕见的洞穴沉积物

海子洞是一个水，早兼备的溶洞，西北距隆林县天生桥水电站17km，该洞发育起于第四纪更新世早期或中期，属流入型地下河溶洞，该洞平面上由主洞和若干支洞组成，立体上为上下4层洞道构成；全长2201．2米，洞穴最高处近55米，宽几米到20余米，最宽处达60多米，平面投影面积3万多米2，洞内的莲花盆，花瓣状石笋，穴圈，泥钟乳石在国内外均具有罕有与珍稀的地位，其中莲花盆，个体直径大，晶莹剔透，亮丽非凡，组合景观集中，可谓“世界第一莲花盆”。