胶结液参数对微生物加固粉土的影响

胶结液对微生物土体加固具有重要作用,以海相粉土为处理对象,选用巴氏芽孢杆菌作为微生物、尿素和氯化钙作为胶结液,研究胶结液参数对加固效果的影响.采用将菌液与粉土拌合制样,然后入渗多轮胶结液的方法对试样进行有效加固.通过试验研究了浓度、轮数、配比、体积等胶结液参数对加固效果的影响.结果 表明:当胶结液浓度不低于0.50 m...     

基于AMESim注塑机负载敏感系统仿真分析

构建了负载敏感系统并介绍了其节能原理,利用AMESim软件建立了仿真模型,对系统恒流时负载压力变化对泵输出流量的影响和负载敏感阀阀芯面积对系统动态性能的影响进行了仿真研究.仿真结果表明:系统恒流时泵的输出流量不受负载压力变化的影响,负载敏感阀阀芯面积对系统的稳定性具有重要影响.     

北方地区淡水危机与湖泊生态恢复

把水资源危机严重的北方地区作为研究区域，分析了北方地区湖泊生物多样性的历史与现状，阐述了长期以来北方地区湖泊管理的误区，建立了湖泊生态安全评价指标体系，提出了北方地区湖泊恢复与可持续发展对策：以确定湖泊生态环境需水量为核心，为湖泊实施科学管理；加强湿地保护和恢复、重建；大力发展适合我国国情的生态环境工程。     

不同的氧氩比对ZnO薄膜性能的影响

利用直流反应磁控溅射法在硅衬底上沉积C轴择优取向的ZnO晶体薄膜,在其他反应条件不变的情况下,改变氩氧比,测量了样品的晶体结构和导电性能.随着反应气氛中氩气含量的增加,(002)面衍射峰的强度有所提高,说明薄膜的结晶质量有所改善,衍射峰略向θ角减小的方向移动.随着反应气氛中氩气含量的增多、氧气含量的减少,ZnO薄膜的方块电阻明显减小,说明薄膜的电阻率随反应气氛中氩气的增加而明显减小.     

基于分方向选择搜索的多目标进化算法

Pareto 解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点.为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个权重在不同方向上选取的解点集来判断权重对应的Pareto有效解区域是否存在最优解点,并以此来调整搜索的区域;为了避免算法陷入局部收敛和种群早熟,提出...     

基于CAN协议汽车动力转向系统标定的软件设计

由于汽车标定系统软件难以普遍适用于不同应用场景,按照国家标准,设计了一种基于CAN协议的动力转向系统方向盘角度标定诊断软件.根据通信协议类型配置初始参数,建立诊断设备与汽车ECU之间的数据通信连接,再对汽车ECU进行数据采样并对采样数据进行分析提取,建立标定模拟数据库,通过设计标定功能函数运行程序,最终实现诊断仪标定功...     

基于Excel的铁路货运量影响因素灰色关联分析

铁路货运量受到自然条件、社会经济等诸多内外部因素的影响,为了提高铁路货运量预测结果的准确性,有必要对这些影响因素进行综合分析。研究利用Excel办公软件对可能影响铁路货运量的主要因素进行深入分析,筛选出关联度较高的影响因素,使其既能全面地反映对铁路货运量的影响,又具有较强的独立性,对提高预测模型的精度、降低计算复杂度等方面都具有重要意义。研究结果表明全国煤炭、原油、粮食等大宗物资产量及铁路货车拥有量、铁路营业里程等因素对全国铁路货运量有较大影响,在货运量预测时应重点考虑。     

黄河天然径流量变化趋势及其影响分析

选择黄河流域8个水文站点,采用mann-kendall方法,研究其1951-1998年的变化趋势,并确定突变点及其起始位置.结果表明:这些站点存在相同的趋势.年天然径流量除了兰州、河口镇和龙门外,都有显著的下降趋势,突变点在90年代的早期或中期,但是下降的趋势点不同.研究发现,降水存在类似的趋势,是径流量减少的主要原因.同时,人类活动也是径流量减少的重要原因.发展节水灌溉和实施南水北调是缓解水资源短缺的重要途径,但水资源供需矛盾在短期内依然存在.     

基于多知识源融合的级联式常识问答方法

常识问答是一项重要的自然语言处理任务,旨在让模型结合常识对给定的问题进行解答。然而,现有模型容易受到知识源中噪声知识的干扰,且对多知识源的融合与利用不够充分,所以问答效率低。为此,文章从筛选知识和利用多知识源的角度出发,提出了由多知识源信息获取和多通道融合推理级联而成的常识问答方法。该方法首先从多个外部知识源检索或匹配知识,再根据贪心筛选策略对噪声知识进行过滤,最后利用多个编码通道对知识和问题进行编码,融合各知识源不同类型的信息并推断出答案。算法在数据集Commonsense QA上的结果表明,本文方法在测试集上取得了78.3%的准确率(Accuracy),与不引入外部知识和引入多种外部知识的两个基线方法相比,分别提升了4.8%和3.0%。表明文章提出的知识筛选策略能有效地过滤噪声,且多通道信息融合推理框架能充分融合多知识源的信息进行常识推理。     

基于稀疏贝叶斯回归的正则化核密度估计算法

为了加快核密度估计(KDE)的计算速度,简化模型复杂度,提出了一种基于稀疏贝叶斯回归的KDE稀疏构造算法SBR-KDE.该算法将经人工加噪处理后的分布函数逼近值作为输入,获得了KDE的极为稀疏表示形式.实验结果表明:与传统KDE算法相比,在保持相当计算精度(多数情况下降低了模型误差)的情况下,文中算法的时空效率大幅度提高,而且在小样本训练集条件下得到的密度估计更光滑;独立成分分析及高斯化变换的应用使文中算法在一定程度上缓解了维数灾难.