基于MATLAB的BP神经网络模型在地震预报中的应用

根据人工神经网络模型,运用MATLAB的神经网络工具箱建立BP神经网络预测模型,以地震变化率作为神经网络的输入,对台湾地区和四川地区地震数据时间序列进行分析对大地震的发生时间进行预测.实验证明该模型用于地震预报的有效性和可行性,具有良好的应用价值.     

机械设计节能基本原理的分析与应用

为了得到机械设计时可遵循的节能基本原则,采用能量分析方法对功率方程中以周期函数表示的系统势能变化率、系统动能变化率、其他输出力消耗功率、无用功率进行逐项和综合分析,求证得到引起机器输入功率匹配较高和功率没有得到充分利用的原因与机械设计节能基本原理。分析表明,在设计机械系统时,只要使各种能量和功率分别为常量或在最小范围内变化,或者使系统能量和系统功率为常量或在最小范围内变化,则维持系统正常工作所需输入功率将会降低,系统能量将得到充分利用。通过工程实际应用,证明该原理具有较好的节能效果,适用于机电类节能产品设计。     

用高阶累积量实现数字调相信号的分级识别

针对BPSK,QPSK,OQPSK和8PSK信号的调制模式自动识别,传统的基于高阶累积量算法无法区分QPSK和OQPSK,因此提出了一种基于差分高阶累积量的识别算法。该算法首先用四阶累积量提取待识别信号和其差分序列的特征参数,然后用决策树分类法实现信号的分级识别。理论分析和计算机仿真结果表明该算法有较强的抗噪声和抗相位抖动能力,在信噪比>3 dB时识别率达95%以上,更适用于较低信噪比下信号的识别。     

基于曲率变化率的运行速度模型

针对目前运行速度预测模型误差较大、准确度不高以及普适性不强等问题,提出了曲率变化率的概念,并论述了单曲线曲率变化率与运行速度之间的关系;通过统计分析双车道二级公路大量观测的运行速度后,得到了不同曲率变化率值下的汽车运行速度的特征规律,利用SPSS软件进行回归分析,建立了曲率变化率K值与弯道内稳定运行速度V85的关系模型。模型经过检验和验证后表明:模型的准确性和精度满足要求,模型预测值与实际观测值拟合良好;利用曲率变化率预测运行速度简便、有效;该方法的提出能有效突破目前预测运行速度方法的局限。     

基于双基线旋转的改进干涉仪定位算法

传统双长基线干涉仪（double long baselines interferometer,DLBI）测向算法要求两根基线长度严格互质,在模糊数较大时算法性能会严重下降,且对鉴相器误差敏感.针对该问题,文中提出了一种改进的双基线旋转干涉仪（double baselines rotating interferometer,DBRI）定位算法,所提算法利用两组任意长度的基线以任意角速度反向旋转获得相位差进行定位,对鉴相器误差具有鲁棒性,且在模糊数很大时也有较高的定位精度.仿真实验验证了该算法的有效性和正确性.      

P-粗积分的粗变化率及其特性

P-粗积分是由函数双向S-粗集生成的一个积分对,当有属性迁出同时又有属性迁入系统时,P-粗积分发生变化,就具有了一系列动态特性。在P-粗积分动态特性的基础上定义了粗变化度与粗变化率,并研究了其特性。而且粗变化率将迁出与迁入的属性（或P=FUP）对系统产生的作用进行了量化。为有目的地调整系统提供了理论依据。     

壬基酚对金鱼丙二醛含量变化率的影响

以金鱼为研究对象,探讨了在壬基酚（Nonylphenol）暴露下金鱼肝脏组织内丙二醛（Malondialdehyde）含量变化率的改变。实验研究表明：壬基酚对金鱼肝脏组织脂质过氧化的损伤效应随着剂量的不同而不同,在一定范围内具有明显的剂量-效应关系,剂量超出一定范围后,这种关系不再明显。在“时间-效应”关系上,壬基酚对金鱼肝脏组织脂质过氧化损伤随着时间的推移有明显的改变,但这种关系因剂量不同而不同,低剂量组时间累积效应较弱,高剂量组时间累积效应较强,中剂量组时间累积效应最强。     

城市干道交通信号协调控制仿真优化

针对传统方法在干道协调控制输入假设、建立模型及优化指标计算方面存在的典型问题,提出了基于仿真优化的城市干道协调控制优化方法,研究了仿真优化的集成框架及基于模拟退火拉伸思想的改进遗传算法的城市干道协调控制相位差优化设计方法,应用Visual Basic编程语言通过VISSIM组件对象模型接口建立了基于微观仿真的干道协调控制自动仿真优化模型.最后以上海市黄兴路干道协调控制为例,在以延误为优化指标、运用改进遗传算法进行优化过程中,发现油耗、排放(NO_x,CO)以及停车次数指标变化趋势基本一致,以延误为优化指标与其他优化指标的计算结果并无明显差异.     

粗积分的粗变化率及其特性

P 粗积分是由函数双向S 粗集生成的一个积分对,当有属性迁出同时又有属性迁入系统时, P 粗积分发生变化,就具有了一系列动态特性。在P 粗积分动态特性的基础上定义了粗变化度与粗变化率,并研究了其特性。而且粗变化率将迁出与迁入的属性(或P=F∪)对系统产生的作用进行了量化。为有目的地调整系统提供了理论依据。     

基于均值漂移聚类算法的背景重构

针对传统的基于像素点进行背景重构的算法中运算复杂、背景图像失真等缺点,提出了一种基于像素点均值漂移聚类算法的背景重构方法。首先通过变化率的判断省略一部分不存在运动对象的像素点,然后对其余大部分像素点需要通过典型样本点的均值漂移算法迭代运算,最后对结果进行聚类得到背景点值。仿真结果表明,该方法在复杂运动目标视频序列中能够快速、完整地重构背景。