软土地层桥梁群桩基础沉降模型

根据软土地层桥梁群桩基础的沉降特性,推导该地质环境下群桩模型试验相似法则,自行设计带承台群桩基础的室内模型并开展试验研究.试验结果表明:在桩身范围内,附加应力随深度衰减,在分布形式上,附加应力分布形式可近似为三角形;同时,桩侧土体的竖向应力随着桩顶沉降的增加而相应的增加,在接近极限荷载产生较大沉降时也没有表现出明显收敛的现象;群桩在施加荷载时(不同施工阶段),桩周上部分土中产生较大的超静孔隙水压力,随着时间逐渐消散,即土体的固结过程需要一定时间;群桩的荷载与沉降关系明显呈现非线性特性,其P-S曲线大致可以划分为线性阶段、屈服阶段和整体破坏阶段3个阶段;且通过试验可知卸载后,各群桩位移回弹很小,经外荷载作用后,产生较大的塑性变形,因而群桩沉降应作为桩基础设计控制条件之一.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

装载冷藏集装箱的货舱通风

运用相似理论推导了装载冷藏集装箱的货舱通风模型,介绍了通风准则方程的选取、准则数的推导,并分析了货舱空间雷诺数的计算以及能量方程的应用. 得出了用于试验的模型具体尺寸,进而实验测量了多种工况下货舱内的温度分布,为后续的货舱通风优化提供依据.     

基于事件的文本相似度计算

大量研究成果已经表明,事件在很多文本中是客观存在的.从语义的角度理解,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位.给出了基于事件的文本表示模型,在此模型的基础上,从文本类型相似度计算和文本内容相似度计算两个层面论述了文本相似度计算的方法.     

一种改进的k-means初始聚类中心选择方法

针对传统k-means聚类方法随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢、聚类效果较差的问题,本文结合空间相似度度量提出一种改进的k-means初始聚类中心选择方法.该方法通过定义空间中样本的相似度,从而选择相似度较小的样本作为初始聚类中心,以减少达到聚类稳定状态的迭代次数,提高聚类的效率.UCI数据集上的实验结果表明,与传统k-means聚类方法相比,本文提出的改进的k-means初始聚类中心选择方法能够使聚类的收敛速度加快,得到良好的聚类效果.     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。     

一种提高错误定位效率的测试用例选择方法

为提高错误定位的效率,提出了多种测试用例约简与选择的方法,然而,过度的约简与不适的选择造成了部分测试信息丢失,引起了错误定位有效性的损失。本文提出了一种相似测试用例选择方法,用以约简测试集。该方法能消除偶然测试用例对错误定位准确性造成的偏差,通过为每个失败测试用例选择执行轨迹与其相似的成功测试用例的方式,最大限度地保留测试的全部信息;基于选择出的测试用例信息,利用已有的错误定位方法输出程序语句的可疑值列表。以Siemens程序集作为实验对象,证明了本文测试用例选择方法能显著提高错误定位的有效性。     

一类Sierpinski海绵的Hausdorff测度

对每一个ｍ≥１,定义一个Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ海绵,它们的Ｈａｕｓｄｏｒｆ维数为１,它们的１－维Ｈａｕｓｄｏｒｆ测度被完全确定．     

协同过滤中一种项目综合相似度计算方法

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域,但是由于协同过滤算法所使用的用户-项目评分矩阵一般都非常稀疏,导致该算法推荐效果一直较差。文章在考虑了用户相似喜好、项目平均得分的差异性和方差等因素基础上,提出了一种项目间综合相似度计算方法JAV Weighted Model,通过在MovieLens数据集上的实验表明本文方法在预测精度上与已有方法相比有一定的提高。     

煤矿复杂多源数据的混合相似性度量方法

随着煤矿产业自动化、电子化和信息化的发展，目前已有的数据描述方式不能有效刻画煤矿中多源、多维、动态的海量数据信息．针对该问题，首先将源于哲学范畴中的本体引入煤矿生产领域，以矿区监测位置本体作为语义模型与数值描述相结合，形成树状层次结构来描述煤矿复杂多源数据；然后，通过基于语义和数值的混合相似性度量方法计算煤矿数据的相似度；最后通过实验验证了本文所述方法的可行性和有效性．