富瓦斯特厚煤层、自燃发火期短工作面快速回撤技术

该文结合亭南煤矿103综放工作面针对工作面回风隅角瓦斯高、煤层自燃发火期短的现状,提出三条工作面巷道布置优化方案,即富瓦斯特厚煤层、自燃发火期短工作面快速回撤技术,具有一定借鉴意义。     

DHMM的动态模式识别理论在旋转机械故障诊断中的应用

对于旋转机械启动过程的动态模式,提出了一种基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的旋转机械故障诊断新方法.该方法对旋转机械启动过程的局部振动信号进行FFT特征提取,然后利用自组织特征映射对提取的特征矢量进行预分类编码,把矢量编码作为观测序列引入到DHMM中进行机器学习和故障诊断实验.实验表明,提出的方法对旋转机械启动过程进行诊断是十分有效的.     

主要小麦品质性状的双列杂交分析

6个小麦亲本的P(P +1) / 2双列杂交试验的三倍体遗传模型分析结果表明 :蛋白质含量、湿面筋含量、沉淀值及籽粒硬度的遗传均符合加性 -显性模型 ,其显性效应远大于加性效应 ;各性状平均显性度大小顺序依次为沉淀值 >蛋白质含量≥湿面筋含量 >硬度 ;各品质性状的基因作用方式分别是 :蛋白质含量和湿面筋含量为双显性 ,沉淀值为显性等位基因增效 ,硬度为隐性等位基因增效 ;在杂种后代中 ,各性状都应选择高值植株 ,且蛋白质含量和湿面筋含量选择要先宽后严 ,沉淀值和硬度要早代严选 .     

基于HMM的个性化智能推荐研究

Internet和电子商务的发展带动了对个性化智能技术的研究.提出基于隐马尔可夫模型的浏览兴趣发现方法,通过学习用户访问模式预测用户未来的网页请求,为不同需求的用户推荐所需服务,减少用户的无效操作.     

高校女生排球选修课优化教学探讨

态度决定体育教学的成效,高校女生排球选修课教学中,学生的学习积极性和主动性是教学顺利进行并取得良好效果的基础性保障因素。本文结合高校女生群体具体特征与排球项目专异性特点,对高校女生排球选修课的开展现状做诊断、分析,并淬炼教学的优化措施,为高校女生排球选修课教学提供些许可鉴依据。     

优化问题与线性逼近解法

本概要地介绍了运筹学的重要分支——最优化的研究背景及作为基础方法的线性逼近解法,中首先介绍线性规划及名的G．B．Dantzig单纯形方法,随后介绍了基于线性规划解法的线性逼近即Frank—wolfe方法以及基于投影概念的求解带非线性等式与不等式约束条件的优化问题的广义投影算法．只要掌握了线性规划的建模及解法,就能应用于许多实际问题．对于大型问题,目前国内已有相应的解题软件．     

模具CAD／CAM软件开发方法的研究

文章介绍了模具CAD／CAM软件的应用情况及开发现状,探讨了模具CAD／CAM软件的结构化程序方法和面向对象程序方法两种设计方法的开发环境、开发方法及软件的集成方法,并对模具cAD／cAM软件开发平台进行了分析,着重研究了ACIS软件开发平台的关键技术和功能。     

Neutron-rich 104,106,108Mo Isotopes in the Generalized Collective Model

Introduction　　Theneutron-rich104,106,108MoisotopeswithZ=42,N=6064,liewithintheA=100deformedregion.The104,106Moisotopesareontheedgeoftheregionofsuperdeformedgroundstatesonthereinforcingprotonandneutronshellgapsatthesamesuperdeformation,forZ=38,40andN=60,62.Studyontheseneutron-richnucleicanprovideimportantinsightsintothechangeinnucleideformationandshapeandtestsofnuclearmodelsinthisimportantregion[15].ItwassuggestedthattheheavierMoisotopeswithN≥60aredeformedinthegroundstates[48].However,th…     

基于空间矢量调制的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制

提出一种基于空间矢量调制的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制策略,并将能实现电机转速辨识的模型参考自适应方法应用于控制中,利用Matlab／Simulink对控制系统进行了仿真研究,同时对该永磁同步电机进行SVM—DTC方法的实验．仿真和实验结果表明,该策略具有良好的稳态和动态性能,能快速动态响应,有效减小转矩和电流的脉动,提高系统的控制性能．     

灰色预测模型在高校非正常伤亡事件中的应用

高校非正常伤亡事件日渐增多,对高校正常的管理模式提出了严峻的考验。由于非正常伤亡事件的发生时间具有不确定性或随机性,故针对这一特点,依据云南某高校2002至2012年之间在其校园内发生的非正常伤亡事件的数据,通过利用灰色模型GM(1,1)来预测未来发生伤亡事件的年份,得出该校下次出现较严重非正常伤亡事件的年份是2014年,为此提出高校务必加强防范管理的一些措施。