基于车载激光测距的建筑物立面信息提取

采用车载激光扫描仪等多传感器进行动态测量，各种传感器进行同步数据采集。针对激光扫描仪应用于建筑物立面提取的问题，分析了激光扫描仪数据的特征，建立了建筑物高度提取模型，并开发了相应的立面信息提取系统。     

基于免疫遗传算法改进DFNN模型及其应用

针对动态模糊神经网络（DFNN）在进行预测应用时容易陷入“局部极值”的缺陷,提出一种改进方案。综合人工免疫算法和遗传算法的优点,用免疫选择优化遗传算法的进化策略,提出一种新的免疫遗传算法。将免疫遗传算法对模糊神经网络的学习算法进行改进,增强其学习能力和算法的稳定性。结合复杂性强的短期电价预测问题,采集美国PJM电力市场的实际数据作为样本数据,对免疫遗传算法改进DFNN进行实证研究。研究结果表明：与DFNN的预测结果相比,改进后的方法在同样的运算条件下,预测精度提高4．5％,而运算时间仅增加6．4s,说明基于免疫遗传算法对DFNN模型的改进效果较好。     

基于Petri网的构件组装模型

针对形式化语义对构件组装和演化描述能力不足的问题,提出了基于Petri网的构件组装模型.以Petri网系统表示构件的静态组装结构,用网中标识在库所中的流动来模拟构件的动态运行过程;构造了6种具有普遍适应性的构件组装运算,给出了构件Petri网的动态运行规则,并通过案例演示了构件Petri网的演化和组装运算过程.为了支持对构件演化过程中波及效应的量化分析,从可达标识图中抽象出构件影响因子用来描述相关构件耦合度的大小,并用以度量构件系统演化时的影响度.该模型可应用于基于构件的软件系统的体系结构描述及构造过程的演化分析.     

陕北斜坡中部长2储层主要孔隙类型及成岩作用的控制

通过岩心观察及岩石薄片鉴定,利用X–射线衍射、铸体薄片图像和扫描电镜等分析手段,结合大量的岩心孔渗数据,在研究陕北斜坡中部长2储层岩石学及物性特征的基础上,定性描述孔隙与定量分析孔隙构成相结合识别长2储层的主要孔隙类型,揭示孔隙特征,重点探讨这些主要孔隙类型的成岩作用控制机制.研究认为:长2储层整体上属于中孔低渗型细粒长石砂岩,多数孔隙中见绿泥石薄膜;主要发育粒间孔(包括残余粒间孔)、杂基内微孔、粒间溶孔、粒内溶孔(主要是长石、岩屑溶孔)、碳酸盐溶孔和晶间微孔等6类孔隙,其中粒间孔是最主要的孔隙类型,粒内溶孔是最主要的次生孔隙类型,杂基内微孔和晶间微孔的储渗意义不大;长21、长22储层的孔隙构成特征与长2储层的相似;粒间孔的保存主要受保持性成岩作用的控制,粒内溶孔主要是大气水淋滤作用的产物.早成岩阶段的自生绿泥石胶结、微晶石英胶结和碳酸盐矿物胶结都不同程度地保护了粒间孔;粒内溶孔则是与2次构造抬升剥蚀事件相对应的两期大气水淋滤作用的结果.     

不同井型煤炭项目环境效益的生态折现率仿真

针对煤炭投资项目的生态环境效益无法全面动态衡量的问题,基于全寿命周期理论(LCA)将煤炭项目生态全寿命周期(ELCA)分为四个阶段.并据此建立煤炭项目环境成本效益评价(ECBA)的系统动力学模型,运用Vensim仿真软件分析生态折现率对煤炭项目环境效果的影响特点.通过第1次仿真分析适合于煤炭建设项目特点的生态折现率取值范围,得出煤炭项目的(ECBA)不适合采用项目经济评价的基准收益率的结论.通过第2次仿真得出不同矿井类型(不同规模和服务年限)的生态折现率取值范围和取值特点.据此可以根据煤炭不同井型合理选择生态折现率,为煤炭投资项目生态环境效益评估提供有价值的参考.     

接触爆炸载荷作用下单层薄板临界破坏分析

该文基于爆轰理论,应用薄板塑性动力响应波动解及动态断裂准则,从理论上推导了薄钢板在爆炸冲击作用下产生初始环向裂纹即发生临界破坏时的装药量,给出板的临界位移理论表达式.算例、实验及仿真结果基本吻合,表明该方法能很好地解决接触爆炸载荷作用下薄板的临界破坏问题.     

利用多元信息综合决策的无结构P2P资源发现策略

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.为提高无结构化对等网资源发现效率,提出了一种利用多元信息综合决策指导搜索路由算法,该算法采用邻居节点资源信息索引机制、动态TTL调整机制和可变概率路由信息索引机制,提高了资源发现概率、效率,增强了索引可信性,提高了索引指导搜索路由的有效性.实验证明该算法较现有算法性能具有较大的提高.     

数字电视自适应内插电路的设计与实现

从频域和时域的角度分析了现行电视系统隔行扫描的缺陷，提出了一种变隔行扫描为逐行扫描的数字处理电路     

钴、锰改性方法对酚醛炭泡沫除SO_2/NO的影响

研究金属Mn,Co的不同改性方法对酚醛活性炭泡沫表面物理结构、化学性质,以及脱硫脱硝效率的影响.以MnCl2,CoCl2为改性剂,采用内、外两种改性法对酚醛炭泡沫进行金属负载改性,并进行模拟烟气脱硫脱硝的实验.实验结果表明:经CoCl2内、外改性样品的脱硫效率较未改性样品(CF0)分别提高了22.9%,8.2%,脱硝效率提高了58.6%,134%;经MnCl2内、外改性样品的脱硫效率分别提高了4.5%,3.1%,脱硝效率提高了79.3%,10.3%.因此,内改性有利于酚醛活性炭泡沫脱硫脱硝,其中CFCo-n脱硫脱硝效果最佳.     

基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法（adaptive immtme algorithm,AIA）和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法．先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善．将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2．0s,优化后网损下降2．27％;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322s,优化后网损下降14．29％．这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进．