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81.
由于当前众多结构设计计算软件普遍不能生成带计算公式的设计计算书,导致结构设计计算不可视化。针对这种情况,分析了结构设计计算可视化的特点,利用Delphi与Word的无缝链接技术,提出了公式模板参数化命令流技术。介绍了该技术的编程思想和实现方法,并进行结构设计计算软件的开发。实践表明,此技术简便可行、灵活高效、适用范围广。 相似文献
82.
为提高秘密数据安全性并保持载体图像良好的视觉质量,本文提出了一种基于RSA算法加密和DS算法嵌入的离散小波变换(DWT)域图像隐写方法.首先借助经典的RSA算法对数据进行加密,秘密数据被转换成密文,借助二维离散小波变换域的修正细节系数,利用DS算法将已加密的秘密数据嵌入载体图像,并分析了接收端对秘密数据的复原过程.最后,借助MATLAB软件对本文提出的方法进行验证,并用峰值信噪比(PSNR)对结果进行评估.结果表明,本文提出的方法能有效增强秘密数据的安全性并能保证载体图像的视觉质量,因此具有可行性和有效性.本文隐写机制高度安全,在信息安全领域具有良好的应用前景. 相似文献
83.
侯帮早 《中国新技术新产品精选》2014,(23):23-23
本文首先介绍GIS的工作原理,并探讨GIS在测绘工程中的应用,最后分析GIS字测绘技术中的应用优势与发展前景,供有关人员参考。 相似文献
84.
采用温湿指数和气候综合舒适度指数,根据丰都县气象站的30年整编资料、县内区域自动站资料和1983年山地气候考察资料,对其旅游气候舒适度进行评价.分析表明:丰都海拔高差大,气候类型多样,气候宜人,一年四季均可开展旅游活动.仲春(4月)、初夏(5-6月)、秋季(9-10月)气候舒适度较好,适宜全县旅游度假.初春(3月)舒适度指数偏差,仅适宜平坝河谷地区旅游度假;盛夏(7-8月)中高山区气候凉爽,适宜消暑度假游,但盛夏河谷丘陵地区天气炎热,舒适度较差,不太适宜度假旅游;冬季(12-2月)高山地地区积雪资源丰富,适宜冰雪游,冬季河谷丘陵地区湿度大、雾气重,不太适宜旅游度假.同时,在开发旅游气候资源时,必须完善暴雨、洪涝、雷电、大风等气象灾害的应急防范措施,确保游客生命财产安全. 相似文献
85.
心理状态数是反映人们日常生产活动中心理状态对他们的行为和结果影响的重要指标.董云河和宋述龙最早假定心理状态对结果影响的偏态分布为N(0,σ2,c).随后,宋立新给出一种新的偏态分布.该文指出了这种新偏态分布的局限性,并在此基础上提出一种更广泛的偏态分布,并得到了其矩估计和极大似然估计.通过统计模拟研究,比较已得到的2种估计与已有估计的偏差与均方误差,得出了极大似然估计具有较强的稳健性的结论. 相似文献
86.
随着当今计算机技术的加速发展,以及我国电力市场厂网分离政策的实施,陈旧单一的水电站管理方式已经无法满足水电站群体控制,综合控制的需求。首先介绍了集中控制水电站设备运行维护专业化管理的概念,然后对其特点进行了简要介绍,针对现状从设备运行维护专业化管理、备品备件专业化管理以及文件规范化管理几方面找出问题突破点,使得水电站运营更加顺畅。 相似文献
87.
88.
针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识别率低的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和概率神经网络(PNN)的GA—PNN识别方法.用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征.以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化.基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类.该方法使EEG识别正确率达到92.499/5,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果(88.7%)相比,提高近4%,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段. 相似文献
89.
基于激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC )方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确率为91.31%,高于传统的机器学习分类方法7%左右。算法得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为:决定系数(coefficient of determination, R2)=0.92, 均方根误差(root mean square error, RMSE)=0.64cm, 相对均方根误差(relative root mean square error, rRMSE)=6.39% ;相应的一级枝干与主枝干的分枝角与实测值比对为:R2=0.91, RMSE=3.32°, rRMSE=7.81%。本研究设计了深度学习网络与计算机图形学的算法快速精准从地基点云中重建树木的骨架模型,精度吻合实际测量值,具有一定推广价值。 相似文献
90.
研究带固定效应的半参数变系数面板数据模型在参数部分附加约束条件下的估计问题,结合Profile最小二乘估计和岭估计,分别建立模型参数部分和非参数部分的约束岭估计量,并给出参数部分约束岭估计量的均方误差和大样本性质。 相似文献