基于灰色-模糊综合法的煤矿应急救援能力评价研究

为了对煤矿应急救援能力进行综合评价研究,分析了应急救援能力的内涵,重新界定了应急救援能力的概念;在分析煤矿应急救援能力的影响因素的基础上,构建了多层次煤矿应急救援能力评价指标体系,建立了基于灰色-模糊综合评价法的煤矿应急救援能力评价模型.通过实例表明,该方法能对煤矿应急救援现状进行较为准确的评价,为煤矿提升自身应急救援能力提供依据.     

钢结构厂房在施工过程中的质量控制

钢结构厂房施工过程中的质量控制最有效的方法是在钢构件加工制作和安装过程中进行控制.主材质量、焊接质量、防锈处理等是钢结构制作过程质量控制的要点,而基础工程质量、吊装质量、螺栓质量、防火涂料工程质量等是钢结构安装过程质量控制的重点,它们影响钢结构的使用安全与寿命.     

无机多孔吸声材料的研究与发展

本文根据多孔材料的吸声原理,重点介绍了无机类多孔吸声材料的研究现状。针对目前研究中存在的防水性能差,低频吸声系数低等问题进行了分析,并提出了相应的解决方案。介绍了孔隙率、密度、材料厚度等因素对材料吸声性能的影响,并展望了吸声材料的未来发展方向。     

胭脂花的组织培养与植株再生

为了有效保护和利用野生胭脂花资源,以胭脂花(Primula maximowiczii)叶片、叶柄作为外植体进行组织培养及植株再生研究,建立了胭脂花的离体无性繁殖体系.结果表明,叶柄不定芽诱导率较高.经实验筛选出最适不定芽诱导培养基为MS+2,4-D 1.0mg/L+TDZ 2.0mg/L,最佳不定芽增殖培养基为MS+2,4-D 4.0mg/L+6-BA 2.0mg/L,幼苗移栽成活率可达60%以上.     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

大连市网球人口消费情况的调查与分析

自2011年法国网球公开赛冠军“娜姐”之后,国人酷爱网球的程度再度掀起热潮.大连是我国网球运动开展较早、发展较好且网球赛事、网球选手和网球爱好者较多的城市之一.从全市网球人口有关网球消费现状的调查研究入手,通过实地考察、访谈和调查问卷等方法对网球人口在购买器材情况的调查、信息消费情况的调查、观看网球比赛情况的调查、用于场地消费的情况调查、网球消费者结构的调查等,分析大连市网球人口的网球消费结构、性别结构、年龄结构、职业构成、文化程度和收入水平,提出扩大网球人口数量、提高网球群体的消费水平、建造良好社会环境等对策建议.     

移动磁场电磁感应器磁场分布的数值模拟

利用ANSYS 8.0软件对移动磁场电磁器所产生的电磁场分布进行了数值模拟.通过与实测结果的比较,验证了利用ANSYS软件进行计算的可靠性.并进一步计算了在移动磁场电磁感应器结构尺寸不变,将其绕制为一对极和二对极的情况下,线性电磁搅拌器所产生的电磁场分布,以及通电电流变化和金属上型对所产生的磁感应强度分布的影响.结果表明,在结构尺寸一定的情况下,将电磁感应器绕制成一对极和二对极所产生的磁感应强度的大小与通电电流大小呈线性关系,且在通电电流相同的情况下,在一对极下能得到更大的磁感应强度;金属上型可使合金熔体所处的磁场空间磁感应强度竖直分量By增强的同时磁感应强度的水平分量Bx略有减弱.     

钢筋混凝土减震模型力学性能试验研究

针对RC结构减震缩尺模型,开展其主体结构材料与附加减震装置力学性能试验.从承载能力相似的角度以微粒混凝土及镀锌铁丝模拟原型结构混凝土及钢筋的力学性能,基于模型结构减震性能目标需求设计小吨位黏滞阻尼器的规格、数量及布置位置,就主体模型的材料力学性能及阻尼器的动力性能进行分析.结果表明:微粒混凝土及镀锌铁丝可以较好地模拟混...     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。     

采用类内迁移学习的红外/可见光异源图像匹配

为解决异源图像匹配中样本量过少和成像原理不同导致成像差异的问题,提出了一种采用类内迁移学习的异源图像匹配网络(PairsNet)。该网络由特征提取子网络和匹配度量子网络两部分组成。特征提取子网络中存在4条卷积神经网络分支,其通过卷积神经网络分支提取出红外图像和可见光图像的特征。将可见光图像作为源域、红外图像作为目标域进行迁移学习,通过减小两个域中样本特征的类内最大均值差异距离,实现了源域和目标域对应图像类别上精准的样本特征分布对齐。匹配度量子网络使用2个全连接层和1个softmax层进行串联,评估出异源图像特征的匹配度。构建了红外和可见光图像数据集,进行端到端的训练和测试。结果表明:与当前使用预训练模型微调的方法相比,PairsNet的准确率提升了10.54%,可见光图像匹配网络的能力可以有效迁移到异源图像匹配网络。