普通高等学校招生规模的预测方法

近年来,中国普通高等学校招生规模不断扩大,提高了高等教育的入学率,却增加了大学毕业生就业的压力。研究普通高等学校招生规模的预测方法对于合理地制定普通高等学校招生规模,实现高等教育可持续性发展是非常关键的。采用灰色系统方法和神经网络方法,结合1970—2009年全国普通高等学校招生人数的数据资料,建立了普通高等学校招生规模的灰色系统GM(1,1)模型和BP神经网络模型。对2种模型的模拟通过MATLAB平台实现。BP神经网络建模考虑了普通高等学校数、普通高等学校教职工人数、普通高中毕业人数以及国家财政教育经费投入4个影响因素。灰色系统GM(1,1)模型的精度为75.7%;BP神经网络模型的精度为95.4%。通过模拟分析可以得出:BP神经网络方法用于普通高等学校招生规模的预测是可行的。     

基于改进微粒群算法的带有软水管的混凝土热学参数反分析

埋设冷却水管是常用的混凝土温控措施之一,塑料质水管由于铺设快捷、接头方便、价格便宜而得到广泛应用,但其在温控防裂分析计算中热分析参数很难确定.根据曹娥江大闸施工现场实测的温度值,利用改进微粒群算法对大闸混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土热学性能的参数.反演结果表明,微粒群算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点.     

非晶硅太阳电池背接触界面和n型层参数敏感性研究

在参照国内外大量实验测量数据的基础上,建立了pin结构非晶硅太阳电池的计算模型．通过一系列模拟计算和分析,研究了电池3个外部特性和能量转换效率对背接触界面和n型层参数的敏感性．结果表明,背接触势垒高度和n型层掺杂浓度是对电池外部特性参数有显著影响的敏感参教;背面反射率只对短路电流和转换效率的改善有贡献且最大增幅均小于10％;背接触界面载流子表面复合速率和n型层的厚度、迁移率隙、载流子迁移率等参数对电池各外部特性的影响均很小．根据对计算结果的分析,提出了背接触界面和n型层参数的一组优化值,并指出背接触势垒高度和n型层掺杂浓度应作为理论和工艺研究重点．     

基于GA-BP算法的隧道围岩力学参数反分析

建立智能位移反分析系统,用其确定隧道围岩的力学参数.针对BP神经网络易陷入局部极小值和训练时间过长等缺点,利用遗传算法全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.结合均匀设计法在围岩力学参数初始域范围内设计实验方案,这样不仅减少了迭代时间和次数,还提高了预测精度.通过对绿春坝隧道围岩力学参数的反演,验证了该方法的可靠性及适用性.将反演得出的围岩力学参数代入到数值模型中进行计算,结果表明,数值计算值与现场实际监测值的误差分别为-8.9%和4.5%.     

基于BP神经网络的中文分词算法研究

简要探讨了BP神经网络的学习过程与主要参数,分析了基于BP神经网络的中文分词算法,并在用joone-editor建立的神经网络模型中加以实验。     

飞行模拟器视景光学虚像显示广角无限显示系统的技术及应用

在飞行模拟器视景显示系统中，常用的显示方式有实例显示方式和虚像显示方式两大类，在虚像显示中又分为分光镜式的同轴虚像显示方式和WIDE系统。本文重点介绍了WIDE系统的设计原则和技术指标的确定，以及为保证指标的实现，确定球面反射镜和反投影屏设计，制造和检测指标。     

用背散射法对ECAF壁面沉积层的研究

应用康普顿背散射法对静电旋风空气滤清器的壁面沉积层进行在线研究,并分析壁面沉积规律与除尘效率之间的关系.在电旋风除尘器中,当气流入口速度一定时,壁面上的沉积层随气流含尘浓度的增加和运行时间的延长而加厚,从入口向下筒壁沉积层厚度也逐渐增加.除尘效率随入口气流速度的增加而提高,随气流含尘浓度的增加而下降.当入口处气流速度和气流的含尘浓度一定时,逐渐加厚的壁面沉积层就会使除尘空间的电晕电流降低,使静电的作用大大减弱,进而使得除尘效率降低.     

一维水平自发渗吸无因次模型及其数值解

对影响渗吸特征的油藏参数进行归整, 导出考虑毛细管回压的一维自发渗吸问题无因次模型。该模型选取水相归一化饱和度和无量纲压力作为主未知变量, 毛管压力函数只在模型的一个偏微分方程中出现, 便于数值求解。在求解该模型的全隐式守恒型差分格式中, 对两邻点间饱和度函数取平均饱和度下的值, 就可以得到该问题的数值解。通过对幂律型相对渗透率和毛管压力曲线情形下此模型数值解的讨论, 指出前人关于一维不可压自发渗吸问题解析解所用的假设条件只对纯逆向渗吸有一定的适用性。通过多个同逆并发渗吸算例, 得到油藏参数变化对渗吸动态特征影响的初步认识。     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.