单向分类方差分析模型中参数的Bayes估计及其优良性

对平衡的单向分类方差分析(ANOVA)模型导出了效应参数向量可估函数的线性Bayes无偏估计(LBUE),并在均方误差矩阵(MSEM)准则、predictive Pitman closeness(PRPC)准则和posterior Pitman closeness(PPC)准则下分别讨论了它相对于最小二乘估计(LSE)的优良性.     

河床式水电站结构分析与结构特性研究

本文结合国内外四项大型水电站工程，对河床式水电站厂房坝段，按平面及空间问题，系统研究了各个局部结构（档水胸墙、蜗壳、尾水管、下游挡水墙、闸墩等）和整体结构在各种荷载作用下的应力、变形分布规律及结构基本特性，为合理选择结构形式及配筋设计提供了依据。     

在2HDM模型下γγ→bH~-过程的散射截面的树图级计算

带电Higgs粒子在2HDM模型中具有不同于标准模型的显著特征,寻找带电Higgs粒子是验证2HDM模型的一个非常重要方面。计算了两个光子的碰撞过程γγ→tb-H-的最低阶(树图级)的散射截面,讨论了散射截面与模型参数tanβ和带电Higgs粒子的质量之间的关系。计算结果表明:当模型参数tanβ在5～40时,散射界面的数量级可达10-2pb;而带电Higgs粒子的质量大致在100～400GeV。     

农林废弃物对刚果红吸附性能研究

为实现农林废弃物的资源化利用和开辟廉价、高效的染料吸附剂,将通过Zn Cl2溶液化学改性的柚子皮和花生壳用于刚果红的吸附。主要研究了吸附时间、吸附剂投加量、刚果红溶液p H值和初始浓度等因素对刚果红吸附性能的影响,对比分析了柚子皮和花生壳对刚果红的吸附性能并探讨了其原因。实验结果表明,柚子皮和花生壳均可以作为刚果红的吸附材料;柚子皮对刚果红的吸附饱和时间为2 h,而花生壳为1.5 h;两种吸附剂均在酸性条件下对刚果红的吸附性能较好;在刚果红初始浓度相同情况下,单位质量柚子皮和花生壳对刚果红吸附量随投加量增加而降低;单位质量柚子皮和花生壳对刚果红的吸附量随溶液初始浓度的增加而增大,最大吸附容量分别为20.39 mg/g和29.83 mg/g;Langmuir和Freundlich等温吸附模型均能较好地描述柚子皮和花生壳对刚果红的吸附过程,以Freundlich模型略优。     

基于PAD的个性化情感模型

基于情感计算和人工心理学理论定义了个性空间、心情空间和情感空间,并建立起了个性空间同心情空间的映射关系,提出基本情感强度的概念来描述情感空间在某一时刻所处的状态。根据心情空间中心情向量离基本情感点的距离远近关系来度量情感空间中某种情感出现的概率大小,建立起了心情空间与情感空间的映射关系,并建立了一个新的三层映射关系的个性化情感模型。通过仿真实验验证,该情感模型能较为准确地描述人类情感变化规律。     

Bouc-Wen模型在弹塑性时程分析中的应用

详细推导了Bouc-Wen模型的全量和增量形式的数学表达式,并将其应用于地震作用下结构的弹塑性时程分析,降低了恢复力特性曲线中拐点处理的难度,减小了计算量。实例计算结果表明,Bouc-Wen模型的计算结果和双线性模型的计算结果非常接近。     

福州水泥路面的温度预测及气象要素分析

路面结构温度场受众多外界环境因素的影响。以往研究表明,路面结构温度场与气温、路表温度和辐射大致呈线性关系,与时间和深度呈非线性关系。基于气象资料分析了福建省福州市的气候特点,并给出了路面结构温度及影响因素的测试方案。在实测路面温度数据基础上,采用STATISTICA软件回归分析福州路面温度场预估模型,新模型预估温度与实测结果相关系数达到0.9910,在预测混凝土路面板具有较好的精度。     

基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.     

基于非特定发音人拉祜语孤立词语音识别研究

选用200个拉祜语常用词,以词为识别单元,利用语音识别工具箱HTK开展非特定人拉祜语孤立词的语音识别研究.研究发现:特定发音人的识别率比较稳定,针对非特定发音孤立词,通过增加模型的混合高斯数目,其识别率得到显著提高,使得识别正确率保持在99%以内,为拉祜语孤立词识别提供了有效方法.     

基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法

人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。