二重级数收敛性研究

研究了二重级数和累次级数收敛问题,提出了二重级数与累次级数收敛的判别法并给出了证明,在此基础上研究了二者之间的关系,丰富了级数基本理论.     

因子分析在三岔河找矿预测中的应用

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子,将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检测变量间的关系的假设,因此被广泛引用在地质工作中.以云南澜沧三岔河矿区为例,运用因子分析进行找矿方面研究,提取具有代表性的因子,绘制因子得分等值线图.并结合研究区成矿地质条件及已有成矿事实,圈定个找矿靶区为研究地质勘查提供了找矿方向,确定了成矿有利的地段.     

建筑结构在地震作用下的扭转反应分析初探

建筑结构的平面规则性判别是建筑结构抗震设计的重要控制指标之一,对建筑结构的抗震性能安全具有重要的影响.个别结构设计人员在进行多高层钢筋混凝土结构设计时,由于对不规则结构扭转原理理解不透彻,加上过分依赖计算机计算结果,导致计算结果出现偏差,从而影响整个建筑结构在地震作用下的抗扭设计.本论述基于结构扭转变形基本概念和基本原理,考虑建筑结构在地震作用下的扭转耦联反应,对结构体系参数、扭转反应的分类、扭转不规则的判断、扭转判定主要指标进行了讨论,最后对在工程中遇到扭转不规则结构时,提出一些常用的解决方法,以供工程设计人员参考.     

Fourier-Laplace级数收敛性的Marcinkiewicz型判别法证明的一个注记

令d(·,·)为单位球面Σn-1上的测地度量,n≥3.令δ(x)=d(x,P),(A)x∈Σn-1,则其连续且有最大值r0＞0和最小值0.记rk=2-kr0,Fk={x∈Σn-1:rk≤δ(x)≤rk-1},Gk=Fok,(A)k∈N,则Fk均非空闭,且∪∞k=1Fk=Σn-1\P.     

电磁流动成像测井识别气-水层流的信号处理方法

针对大斜度或水平气井中最常见的气-水分层流动,研究利用电磁流动成像测井判别分层流和波状流的方法.首先,分析水平或微倾圆形管道内较常见的气-水两相流型在管道截面上的特征,建立流体分布模型;其次,模拟流体分布模型的电磁流动成像测井响应,分析仿真数据特点;再次,提取仿真数据中与流体分布相关的特征参数,该参数不仅用于判定流体分布模型,而且用于计算分层流模型中的水层高度,从而求取持水率;最后,研究水平气-水两相流型在流动截面上流体分布模型的变化规律,实现气-水层流判别.仿真数据研究结果表明,用这种方法可以实现气-水层流判别和持水率求取,避免了图像重建的过程,计算简单速度较快.     

基于因子分析的重庆"1小时经济圈"城乡一体化测度与评价研究

运用因子分析法对重庆"1小时经济圈"城乡一体化现状进行了综合评价.首先构建了城乡一体化测度评价指标体系,运用统计软件SPSS18.0 确定各指标体系的权重值以及综合评价值,并对重庆"1小时经济圈"城乡一体化进行聚类分析,结果表明:重庆"1小时经济圈"城乡一体化进程存在着明显的地域差异,并显示出由中心城区向外围扩散的圈层结构状; 城市化水平的高低在很大程度上决定了城乡一体化的发展水平.     

基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻...     

洞庭湖区防洪堤坝地震液化判别及加固措施

以洞庭湖区义合金鸡垸的防洪堤坝作为研究背景,利用ABAQUS软件对该防洪堤坝进行动静力分析,为了保证分析计算的准确与效率,对静力计算和动力计算采用不同的土体本构模型,静力计算选用Duncan-Chang模型,动力计算则采用等效黏弹性模型。基于抗液化剪应力法,再结合有限元计算的结果,对湖区堤坝地基的液化情况做出判别。并提出采用表面压重的加固措施,选取不同厚度计算验证,最后确定压重厚度为3.5m时,满足工程安全要求;静力作用下,防洪堤坝应力分布合理,加固后没有造成过大的沉降,而水压力引起的拉应力区域明显减少,向背水方向的水平位移也减小了一半;对加固前后应变较大的几个单元做出液化判别,结果表明,加固后堤坝地基在地震作用下不再发生液化现象。     

基于触觉阵列感知的机器人稳定抓取判别方法

针对传统的单点压力传感器获取的接触力无法完备反映机器人的抓取接触状态,难以实现准确的机器人抓取状态判别的问题,基于触觉阵列传感器的多点感知特性,提出一种高效高准确率的机器人稳定抓取判别方法．首先,采集机器人抓取属性各异物体时的接触分布力信息,建立分布力与触觉图像的映射,构建机器人抓取触觉图像数据集;基于多层感知机框架建立机器人抓取状态判别模型,实现机器人抓取状态的分类．然后,通过训练并对多层感知机在不同模型层数与节点数下的模型性能进行优选,得到抓取状态判别模型的最优参数,进而与多种基于学习的抓取判别算法进行对比．结果表明：所提出的抓取状态判别方法具有99.74%的判别准确率,平均耗时为2.3 ms,在判别精度和速度上均优于基线算法;通过实物抓取实验,该方法的判别准确率达到94%,充分证明其对数据集外物体的稳定抓取判别具有较强的鲁棒性．     

基于统计分析的绩效评价方法研究

对绩效进行评价,指标的层次结构及其权重的确定直接影响评价指标体系的实用性和评价结果的客观性与科学性．为确保分析结果客观、科学,在分析了层次分析法分层和权重确定时存在不足的基础上,提出一种新方法．首先,运用统计分析中的因子分析方法,为指标进行分层归类;其次,根据因子分析中子因子在主因子上的载荷,确定各个子因子在其主因子上的权重值;再次,根据子因子在其主因子上的权重值,并结合各主因子在总目标（一级指标）上的贡献率,确定出各个子因子在总目标上的权重值;最后,通过实例证明了方法的实用性．