一个面向对象的需求规格说明语言——SEURSL

提出了一种从建模到实现的完整的面向对象开放方法，它以Ｃｏａｄ／Ｙｏｕｒｄｏｎ方法为基础并对它进行了改进，改进后的方法能够有效地描述系统的功能和行为；同时给出了支持这种方法的需求规格说明语言———ＳＥＵＲＳＬ的规范化定义。     

智能化概念设计体系结构的研究

在分析设计师的智能行为后，提出智能化概念设计系统的异构知识体系结构，探讨了智能行为的内在运行机制，以及计算机处理异构知识的发展趋势，阐述了概念设计的层次模型，提出解决概念设计问题的集成求解策略新思想。     

概念整合理论与隐喻的认知过程——以杨译本《红楼梦》中的隐喻为例

传统隐喻观认为隐喻是一种修辞手段,而现代隐喻观则认为隐喻是一种认知工具。隐喻是人类感知、认识客观世界以及描述事物的重要手段。隐喻以人的生活经验为基础,用一种体验去映射、重构另一种经验,使其更加生动更为直观。隐喻可以将事物通俗化、生动化、形象化,也能使读者产生联想从而留下深刻印象并形成储量丰富的思想宝库。本文从概念整合理论出发用心智空间的跨空间投射视角探讨了隐喻的形成过程,并将隐喻形成的原理应用到文学作品的语言分析中对其进行解读。     

贵州遵义官井边坡变形破坏机制分析

基于对贵州省遵义市官井边坡工程地质条件、边坡基本特征及边坡变形破坏特征分析,可知官井边坡是在自身不利的条件下,由于斜坡Ⅳ段坡脚开挖到878 m,4#楼内侧边坡坡脚处揭露泥岩夹层导致边坡沿泥化夹层发生滑移变形。据此建立了官井边坡变形演化机制的概念模型,结合三维数值模拟方法研究了边坡变形破坏机制,将边坡变形演化过程划分为3个阶段:岩层顺层滑移、坡脚应力相对集中阶段;边坡开挖过程中卸荷回弹变形阶段;边坡深切,坡体中顺层"压力拱"形成阶段。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

挑战全球气候变化——二氧化碳捕集与封存

全球极端气候事件频发,全球气候变暖日益显著,已成为各国政府和公众关注的焦点问题.减少二氧化碳(CO2)等温室气体的排放,对于应对全球气候变化十分必要、非常迫切.在人类活动排放的CO2中,火电厂是最大的集中排放源.同样,火力发电行业也是我国CO2的主要排放源,将是未来减排CO2的主要对象.本文对可实现火力发电过程大规模减排的CO2捕集与封存技术进行了综述,包括主要的技术原理、工艺路线等内容,还涉及了其中的一些关键问题,如不同捕集技术的优缺点、封存技术的可靠性等.     

文化“解禁”与新生代电影的多重面向

回顾新生代导演“解禁”后的五年,置身于独特的中国电影工业体系与复杂的国际语境,新生代电影创作出现了新的、具有多元化面向的作品。新生代电影“主流化”之后采取奇观现实主义的叙事策略,与此同时,“先锋”艺术家代言“民间”的底层叙事冲动遭遇挑战。更重要的是,新生代电影的国际旅行面临“文化领养”的陷阱。“解禁”后新生代电影的国际营销策略应当对此种后殖民症候保持理性反思。     

中国古诗意象的概念整合与翻译

概念整合理论为中国古诗英译中意象的认知和翻译提供了新视角,在意象翻译的概念整合过程中,译者必须兼顾形式整合、意象整合以及文化意象整合,解释各种意义生成的路径,并进而解释翻译中整合创造的可能性和合理性。通过以乐府《杂诗》为例,分析其中意象的认知与翻译过程,该理论验证了其在解读中国古诗意象过程中的认知解释力和在意象翻译过程中的认知创造力。     

基于BIM的建筑产品概念设计阶段成本估算

如何较准确地在概念设计阶段估算成本并及时反馈给设计人员,目前,人们只从理论上提出了多元回归分析、神经网络等方法,缺乏成本与设计协同起来的业务运作集成环境,也缺乏实际的技术平台。以参数化设计软件为技术平台,建立参数化的建筑信息模型BIM,利用其编程接口(API)或开放式数据库连接(ODBC)等方式,将工具软件、数据库、功能分析软件、决策模块等进行集成,构建成本与设计协同的运作环境,使得成本估算的理论方法得以真正进入设计流程,具有了实用性。     

基于自适应遗传算法的传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的WSN数据融合算法,基于移动代理(MA)对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.采用AGA求出MA最优路由节点序列,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成AGA的初始群体.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.