煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

二相PPS抽样的样本单位数的最优设计

该文讨论了为ＰＰＳ抽样的二相抽样时，其样本单位数的最优设计问题。并结合实例进行了分析。     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

微尺度槽道内流动与换热研究的实验测试系统

微尺度槽道可极大地强化换热，测试其中流动工质的温度、压力、阻力等参数可得到特性曲线，进而研究其传热机理。实验用测试系统由实验段、传感器、采集板、接口卡、ＰＣ机以及实验工质的流路等辅助设备组成，具有高精度、实时显示并自动获取参数稳定值的功能，是微尺度换热研究中实用必备的精密实验测试系统。     

基于格点场数据的沙尘暴双预报模型

为提高沙尘暴预报的准确率，以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本，采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类，构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征，再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律，用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性，并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调，由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型．测试结果表明，基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80．4％．     

关于样本区间长度的联合分布

设（X1，X2，…，Xn）为服从I=[0，1]上均匀分布的简单随机样本，它们将[0，1]分成（n＋1）个样本区间，以Y0，Y1，…，Yn分别表示这些样本区间的长度．本文讨论Y0，Y1，…，Yn的联合分布及其极限分布．     

高校教学档案管理工作浅析

教学档案是教学活动和教学管理工作的真实记载。通过对教学档案工作特点、主要内容等方面进行分析，并提出当前教学档案管理工作存在的一些问题，据此就如何加强教学档案管理工作提出对策与措施。     

基于嵌入式Linux的渔探系统

针对渔探仪发展的现状,提出了一种基于嵌入式Linux的渔探仪系统.该系统将图形用户界面构建在嵌入式Linux和嵌入式GUI库之上,具有视窗风格,界面美观,用户操作方便.GUI库的引入在很大程度上提高了开发效率.多进程的设计保证了系统的响应速度,同时通过软件结构和软件算法上的优化,提高了系统性能.     

指纹识别技术在养老金支付管理中的应用浅谈

本文介绍了指纹识别技术的原理,在养老金支付管理中采用指纹识别技术的优点,并结合四年来的应用体会,详细地介绍了指纹识别技术的应用流程,为防止养老金发放中的“冒领”现象提供了一种有别于传统方法的新选择。     

武器系统输出数据的视频采集与恢复

为了提取显示器的显示数据,提出一种自动提取视频中显示区域的方法,该方法利用多帧视频图像信息,根据录取的视频图像的特点,采用帧间差分方法,分割出显示区域。然后,针对由于摄像头和显示器刷新率不同带来的阴影问题,采用一种保持对比度的灰度变换方法,消除了阴影的影响,同时增强了视频信息,为后续的图像处理扫清了障碍。