浅析SPF外保温系统施工质量控制

外墙外保温技术即将得到全面推广,更好的控制其施工质量是监理工程师义不容辞的责任.文章结合工程实践,从做好原材料控制、做好施工方案审批及施工过程各工序的质量控制要点等方面提出一些合理、有效的建议,希望能为sPF外保温的监理工作提供借鉴.     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

基于声波测速的充填体完整性检测

为检测水泥-尾砂充填体内部构造和力学性能,采用钻芯法从采场充填挡墙或相应部位施工覆盖整个采场的地质孔取样,使用SY-1型声波仪对样品进行声波测试,通过配套软件分析波形和频谱.结果表明:波速和动弹性力学指标的差距源自强度和疏密构造差异;虽不同充填体声波波速不同,但其声波波形和频谱成分基本相同;声波延时长、主频集中、频谱较简洁且振幅较高,反映出充填体内部夹杂、孔洞和空穴等缺陷少,结构较完整.     

VILOFT针织保暖内衣面料的舒适性

用灰色聚类分析的方法对用VILOFT纤维开发的针织保暖内衣面料的舒适性进行研究，证明该类保暖内衣面料具有较高的保暖性、良好的透气性和透湿性，并选出了较优的方案．     

基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

综合安全评估危险识别中专家意见一致度分析

针对综合安全评估(FSA)"危险识别"中专家意见一致度的分析方法进行了讨论.介绍了IM0推荐的W一致度指数法,并通过计算对该方法的特性进行分析.同时,进一步利用模糊聚类分析法对专家意见的相似度进行计算,并根据专家个人评估结果之间的相似程度进行分类.结合各专家的背景因素,可以得出专家意见与各影响因素之间的关联,以便根据实际需要对专家意见赋予权重,使得危险识别的结果更加可靠.     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

好氧生物降解中烷烃单体稳定同位素分馏及其环境意义

通过气相色谱(GC-FID)监测了在好氧条件下微生物(石油降解菌GIM2.5和白腐菌Phanerochaete chrysosporium-1767)对正十二烷、正十五烷、正十六烷、姥姣烷、正十八烷以及正二十四烷烃等石油及其制品的常见组分以及原油样品的降解. 用色谱-同位素质谱(GC-IRMS)分析了降解过程中烷烃及原油中正烷烃组分(C₁₃ ~ C₂₅)的单体稳定碳、氢同位素组成. 结果发现, 在好氧微生物作用下, 上述烷烃的稳定碳 (δ ³C)、氢同位素(δ D)都较为稳定, 其同位素值变化基本上介于仪器的精确度以内, 尤其是nC₁₆以上正烷烃. 烷烃化合物δ ¹³C和δ D的稳定性和特定性可用于追索表生环境中石油类污染物的来源, 特别是当污染物风化严重, 常规的化学指纹技术难以明确判识时, 稳定同位素指纹(δ ¹³C和δ D)有望成为有效的环境污染源指示剂.