L-预拓扑空间的局部连通性

在L-闭包空间的连通性基础上定义了L-预拓扑空间的局部连通性,并给出了局部连通的L-预拓扑空间的等价刻画,然后讨论了局部连通L-预拓扑空间的一些性质.最后证明了局部连通L-预拓扑空间与连续映射构成的范畴是一个弱拓扑范畴.     

提高多目标输出神经网络模型泛化能力和预测精度的方法

为提高BP网络模型的泛化能力和学习精度,从神经网络的结构、参数设计,以及基本训练算法的选定等方面进行研究,给出了程序设计过程,提出了有效的解决方法。     

双材料反平面对称界面端的应力奇异性研究

研究了正交异性双材料反平面对称界面端的应力奇异性问题。采用复合材料断裂复变方法,构造了特殊应力函数,通过求解一类偏微分方程组边值问题,得到了对称界面端的特征方程,并对几种特殊的对称界面端进行了应力奇异性分析。     

麻栎树皮的化学成分研究

采用硅胶层析色谱、凝胶层色谱及高效液相色谱等多种常规分离方法对麻栎树皮乙醇提取物乙酸乙酯萃取部分进行化学成分研究,从中分离得到8个单体化合物,根据波谱数据和文献鉴定结构分别为:(+)-5'-methoxy-isolariciresinol-9'-O-α-L-rhamnopyranoside(1),isolariciresinol rhamnopyranoside(2),(+)-lyoniresinol 3α-O-α-L-rhamnopyranoside(3),槲皮素(4),5,7,3',4'-四羟基黄酮醇-3-O-葡萄糖苷(5),β-香树脂醇(6),β-谷甾醇(7),胡萝卜苷(8).其中,化合物1~6和8为首次从该种植物中分离得到.     

Ad Hoc网络的干扰优化拓扑控制算法研究

干扰是严重影响Ad Hoc网络吞吐率的主要原因之一.总结和分析了Ad Hoc网络领域已有的拓扑控制算法方面的研究成果,通过仿真实验比较几种典型干扰优化拓扑控制算法特性,指出现有干扰优化拓扑控制算法的不足,阐述如何从拓扑控制角度来控制网络瓶颈节点数目,同时权衡稀疏化与瓶颈节点数的必要性.研究表明,通过稀疏化优化节点对之间的干扰和通过瓶颈节点控制并降低网络中瓶颈节点数目,不仅可以优化网络干扰,而且从一定程度上提升现有的路由算法效率.     

基于VB的计算机与智能仪器串口通信

VB软件在编制测控程序方面应用广泛.本文阐述了串口通信的方法及其在VB中实现通信的途径,讨论了智能仪器的串口通信特点和格式,并在VB环境下编制了一真空计与计算机的串口通信程序.     

渗流效应对基于广义非线性屈服准则洞室弹塑性解的影响

考虑渗流效应,基于广义Hoek-Brown非线性屈服准则,推导出圆形洞室围岩塑性区半径、洞壁径向位移和洞室周边径向应力的数值解.绘制在考虑渗流的情况下和基于广义Hoek-Brown屈服准则的不同围岩条件下,圆形洞室内外水头差h与R/e(R为塑性区半径,e为洞室半径)的关系曲线、围岩特性曲线和径向应力的分布曲线.研究结果表明:在水头差相同时,位于较差围岩中洞室的塑性区比位于较好围岩中洞室的塑性区发展快;在支护力相同时,支护结构对处于较差围岩中的圆形洞室洞壁位移约束效果较差;在围岩质量较差时,渗流效应对圆形洞室径向应力的影响比围岩质量较好时的影响大.     

遗产旅游解说系统研究——以古都洛阳为例

近年来,遗产旅游的解说系统作为遗产旅游中的一个重要要素,日渐受到旅游管理者的重视。遗产旅游解说系统与一般旅游解说系统有所不同,相比一般旅游解说系统,遗产旅游解说系统的旅游资源文化价值品位更高,解说媒介地位更加重要,旅游客源的特征细分更加明显,因此在遗产旅游解说系统的规划设计工作中,应充分根据其特点而科学规划。文章以古都洛阳为案例,分析得出洛阳遗产旅游解说系统资源存在文化品位高、物质载体缺乏和分布集中等特点,解说系统中存在交通识别系统设计缺乏人性化、景区解说系统缺乏统一规范化、网络媒介解说系统影响力不够等的问题,主要在重视窗口解说系统、规范解说设计规划的程序、重视网络解说媒介等发面进行改进。     

鄂尔多斯盆地侏罗系层序地层与盆地充填演化耦合关系

应用沉积相分析和层序地层研究方法,系统研究了鄂尔多斯盆地侏罗系沉积特征和层序界面的综合识别,总结出了7种层序界面的物质表现形式,将盆地侏罗系划分出2个超长期、9个长期和19个中期基准面旋回.进一步探讨了盆地侏罗系"层序-沉积-构造"之间的耦合关系,认为富县期-延安期整个盆地经历了4次较大的构造沉降旋回,对应于4个长期基准面旋回;直罗期-芬芳河期,盆地再一次经历了较完整的由抬升、充填再到强烈抬升的演化过程,共发育有5次大的旋回,分别对应于5个长期基准面旋回.     

基于模糊自适应推理系统的非线性信道参数辨识

当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围,必须采用适当的非线性模型进行描述.为了实现对高速通信中非线性信道的辨识,提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法.利用减法聚类法实现对 ANFIS 网络结构识别,在此基础上采用误差反传和最小二秉相结合的混合学习算法训练网络,从而实现对非线性信道的辨识.仿真结果表明,该方法与 BP 网络相比具有更高的收敛速度和识别精度,与基于网格划分的 ANFIS 相比,吴有更高的运算效率.