基于地下水入渗反演解析的污水管网破损数值化定位

地下水位高于管道埋深的地区,污水管道破损会导致大量地下水入渗,严重影响城市污水治理效能。高密度城市交通繁忙、高楼林立,难以开挖查找破损管道;物理探测方法操作复杂,价格不菲,难以推广。污水管网破损摸排成为制约城市污水治理的瓶颈问题。为此,利用粒子群算法,建立了高地下水位地区污水管道破损寻优定位模型,通过管网水力学模型和关键检查井水位监测信息,开发了城市污水管网破损的数值化定位技术。该技术方法在某城市污水管网进行了实例验证,结果表明基于检查井水位对地下水入渗流量进行解析,可确定破损点位,相对误差小于5%。在此基础上,进一步探究了监测点数量对破损点寻优定位精度的影响,结果表明只需监测60%的节点,寻优定位的查准率和查全率分别可达到75%和94%。     

多层深度愿景型科技发展战略模型的构建

从科技发展战略的演变过程入手,分析科技发展战略的基本构成要素和维度,并通过深度神经网络模型研究未来、愿景、情景、场景、技术等多要素之间的互相作用机制,构建出一个四层基本结构和两条作用机制的双向多层神经网络模型,及其基本实施流程。     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

公路网规划的累积影响评价

分析了公路网规划的累积影响评价的程序和要点,包括评价目的、评价范围、评价要素和评价程序,提出了适合公路网累积影响评价的方法,并对各方法在累积影响中适用性做了初步地探讨.     

大规模网络中基于FFT的呼叫阻塞率的快速算法

在大规模网络条件下,Kaufman提出的一维递推快速呼叫阻塞率（CBP）算法由于其呼叫阻塞率的计算将导致系统计算溢出,改进的Kaufman方案虽然消除了计算溢出,但是其计算时间随网络规模的变大呈指数增长．有鉴于此,文中提出了一种基于快速傅立叶变换（FFT）方法和计算溢出避免预处理机制的呼叫阻塞率快速计算方法．仿真结果表明,该算法消除了计算溢出且降低了计算复杂度,具有计算简单、无误差、速度快的优点．     

基于在线神经网络的自适应控制器的设计与应用

针对线性控制系统自适应性较弱的缺点,在其基础上设计了一种基于在线神经网络的自适应控制器．该控制器根据被控对象和参考模型之间的误差调整网络权值,在线抵消被控对象的未建模动态特性和不确定因素．文中以某小卫星姿态控制系统为例,对所提出的自适应控制器进行设计和仿真．结果表明,神经网络以很高的精度跟踪和在线补偿不确定项,改善了线性控制系统的动态性能．     

英语"hand"和汉语"手"之一词多义对比

通过对英语之“hand”和汉语之“手”的一词多义结构的这一个案的分析对比,发现该词的义项分布在两种语言中基本一致,其词义拓展方式呈辐射和连锁相结合的趋势;且各义项以转喻或隐喻方式为主要纽带,组成了一张多核的相关语义网。该基本人体词的多项语义分布现状反映了人类在不同语言背景下认知和语义发展中共有的思维方式,从而为多义词的外语教学提供了新的思路。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

一类网络k-中心选址问题的改进算法

为解决基于城市道路交通网络的应急设施选址问题,建立了此问题的网络k-中心选址抽象模型。针对此模型在分析研究已有算法的基础上,设计了一种具有多项式时间的改进置换迭代算法,证明了算法迭代的有效性,分析了算法的计算复杂度,并利用实例进行了对比分析。实例分析表明,改进的置换迭代算法降低了受限p-中心的并行迭代算法中的网络中心置换的条件,而算法的效率有明显的提高。