基于人工神经网络的降雨径流模拟研究

针对水库径流难以预测的问题。采用改进的动量．自适应学习率调整BP神经网络方法,以南告水库作为研究对象,对水库的日资料进行径流模拟。并对该模型在径流模拟中的方法和难点问题进行分析和探讨。改进的BP模型模拟的结果与三水源新安江模型的模拟结果相比较,探讨改进的BP模型应用于水文模拟的可行性。研究结果表明,改进的BP模型用于水文模拟是可行的。     

社交网络下基于个体技能的人力资源配置研究

针对社交网络人力资源的合理分配问题,本文提出了一个切实可行的包括分配机制与支付机制的人力资源配置拍卖方案.在这个方案中,雇主首先向社交网络提交其技能请求及报价;接着,社交网络分别利用人力资源配置拍卖方案中的分配机制和支付机制决定赢者及其支付费用.此外,本文从理论上证明了提出的机制同时满足个体理性、预算平衡、激励相容等良好的经济属性.最后,大量的模拟实验结果表明本文提出的人力资源配置方案可行有效,其具备良好的分配有效性以及较低的计算复杂性.     

电力系统静态电压稳定的三维分析与临界电压

从统一关联的角度,重新审视静态电压稳定的机理,并以图形的方式加以直观解释,获得静态电压稳定判据.通过三维图形分析,指出静态电压稳定是由电源侧特性与负荷侧特性共同决定的,各种二维平面分析可以统一到三维空间中.     

肃慎体育文化研究

通过查阅文献并结合肃慎故地的考古发现来研究肃慎的狩猎、水上和冰雪等活动,其中狩猎体育是核心内容,狩猎文化是主流文化。肃慎人传承和发展的狩猎、生活和军事等体育技能为挹娄、勿吉、靺鞨、女真、满族的发展和延续发挥了重要的作用。在新时代背景下,对丰富民族体育文化史,促进民族文化的发展和繁荣都有一定的研究价值和现实意义。     

超声振动辅助摩擦堆焊热-流耦合数值模拟

传统摩擦堆焊能量输入形式单一，随着堆焊材料强度的提高，堆焊过程中需要施加更大的轴向压力和转矩，极大限制其推广应用.为了解决上述问题，提出一种在耗材棒前方的基板上施加超声振动的超声振动辅助摩擦堆焊新工艺.以Ti-6Al-4V为研究对象，基于超声宏观软化效应建立了一个三维热-流耦合数值模型，定量分析了不同振幅下的超声振动对摩擦堆焊过程中温度场和材料流动行为的影响.计算结果表明，超声振动的预热效应并不明显，随着振幅的增加，超声振动能够显著提高熔合区塑性材料流动速度，降低材料黏度，扩大塑性材料流动区域.     

高提离距离的横波电磁超声检测技术研究

为实现石油炼化厂区防爆环境下管道厚度的在线无损检测，通过磁场聚焦和线圈优化等设计，研制了高提离距离的横波电磁超声无损检测系统。实验中分别对厚度22 mm的标准试块和12.16 mm的管道进行了检测，结果表明，在提离距离6 mm以内，该研究能够满足炼化厂区的管道厚度检测需求，为电磁超声检测技术通过防爆设计和认证提供了可能。     

一种DBMS生成器的设计和实现

为提高数据库管理系统(DBMS)的开发效率,实现开发过程自动化,在软件系统生成器(softwaresystemgenerator,SSG)和基于构件的软件开发(componentbasedsoftwaredevelopment,CBD)等技术研究成果的基础上,提出并开发了一种基于构件的DBMS生成器———DOMDG(domainorientedminiDBMSgenerator)。对DOMDG的设计思想、工作原理和体系结构进行了简要介绍。实验证明了所提方法的有效性。     

民族体育冰雪项目冰蹴球的源流与发展

通过梳理冰蹴球项目发展的历史,分析冰蹴球的文化价值以及竞赛方式,提出冰蹴球未来的发展策略。冰蹴球应从自身优化和创新传播途径两个方面发展,其中自身优化重点加深文化价值挖掘、科技产业创新、专业化团队建设,创新传播途径包含公园广场普及、校园推广和赛事的组织与运营。充分认识现代民族体育项目发展的长期性与艰难性,为民族体育冰雪项目亮相奥运赛场助力。     

融入网络结构与社交习惯的不对称用户关系强度计算

伴随着大量用户内容的创建和交换,社交网络平台中产生了大规模的互动数据和复杂的用户关系,受到了越来越多研究者的关注.但是现有对关系强度研究多是从用户特征属性相似度和社交行为两方面进行,忽略了网络结构对关系强度的影响,且并未考虑社交行为存在的方向性和习惯性问题.基于此,本文提出了不对称的社交网络用户关系强度计算方法(DSTS-ATI),该方法融合用户特征属性相似度、网络结构连接强度、社交行为交互强度三个维度来综合计算用户关系.在计算网络拓扑结构连接强度时,不仅考虑了用户间邻居节点数,还考虑了邻居节点连接边数.社交互动行为发生的方向性和习惯性,会影响用户对关系强度的感知,因此本文计算出不同社交行为的贡献权重,从交互双方感知用户社交强度.实验证明,本文提出的不对称用户关系强度的方法能够提高用户关系强度预测的准确性,有助于微博意见领袖的发现和信息传播机制的研究.     

基于综合相似度迁移的协同过滤算法

数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题.