应用MICC理论研究氦原子对氢分子特征轮廓的影响

应用分子内禀特征边界轮廓理论（MICC）分男口研究了氨原子沿氢分子键轴．垂直氢分子键轴方向接近氢分子时,氢分子特征轮廓半径及电子密度的变化．在这两种情况中,氨原子对氢分子的影响均是沿作用线内侧的氢分子特征轮廓半径及电子密度变化强于其它方向的半径及电子密度变化．     

浅论图书馆数据库的建设

阐述了图书馆数据库建设存在的问题及问题产生的原因,提出了解决问题应采取的相应对策。     

广州市近50年来气候变化分析

利用广州市1951～2004年的气温、降水、最高气温、最低气温和风速等资料,运用数理统计等方法,对各气象要素进行统计,分析了近50年气候变化特征.结果表明:近50年来广州市气候趋向变暖,特别是80年代以来,年平均气温升高明显.近50年来平均气温增长率为每10年上升0.13℃.近50年来年平均气温上升的主要季节在湿季,并且主要是与1～3月干季平均气温的变化有关;年平均降水量随着时间的推移呈现周期性的现象.除了秋季降水减少以外,夏、冬、春季降水都有增加,其中夏季降水量每10年增加3.82 mm,在四季中增加速率最快,对年降水量影响较大;平均风速的年际变化较小,长期变化呈现下降趋势并具有阶段性,四季中冬季平均风速最大,对年际变化影响有着重要的意义.     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

材料性能对汽车碰撞散落物运动特性的影响

为研究汽车碰撞散落物的材料性能对其运动特性的影响,进一步完善交通事故再现中汽车碰撞散落物的运动行为理论模型,建立汽车碰撞散落物的运动学仿真模型,通过仿真试验,模拟了在散落初始条件相同的情况下,汽车碰撞弹性、弹塑性、塑性散落体的运动,分析了在试验条件一定时,3种材料巨能的汽车碰撞散落体的运动特性的异同及其随散落速度、散落高度、散落角度的变化关系.模拟试验结果分析表明:存在散落角度的汽车碰撞散落体其非线性运动轨迹受材料性能影响较大.     

一种基于卷积神经网络的区域调光技术

由于光线串扰,像素补偿算法难以根据提取出的背光信息进行准确补偿,同时,单一补偿曲线难以适应具有不同亮度特点的图像内容,导致补偿图像的平均质量不高.为了提高像素补偿算法对复杂图像内容的适应性,本文引入神经网络中的编码和解码思想,通过编码网络提取图像深层特征,在解码网络中利用浅层特征的信息对深层特征进行解码,提出了一种联合...     

多点测量Internet拓扑特征实例分析

以CAIDA授权的海量数据为样本空间,对Internet拓扑结构进行分析.简要描述单点测量网络存在的采样偏见问题,并对多点测量网络拓扑实例进行分析.结果表明实际的网络拓扑具有幂律分布特征,但随着采样偏见影响的降低,幂指数呈逐渐减小的趋势.之后,分析了网络拓扑的谱密度分布,与BA生长模型无尺度图的谱密度相比,实际网络拓扑有明显区别,说明Internet是不符合BA模型的无标度图.