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981.
基于振幅压缩的随机振荡序列预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
以提高灰色系统预测模型对随机振荡序列的预测精度为目的, 提出了一种通过平滑性算子压缩随机振荡序列振幅, 提高序列光滑度的算法, 并在此基础上推导及建立随机振荡序列的灰色预测模型; 将该模型应用于多组随机振荡序列的模拟, 并与其他模型的模拟精度进行了比较, 结果表明, 新模型能显著提高随机振荡序列的模拟精度. 相似文献
982.
983.
984.
针对传统切槽方法存在的问题,设计了一种新型切槽机构,刀具一方面进行旋转的主运动,另一方面在斜面的压迫下进行径向的进给运动来完成切槽工作.介绍了切槽机结构和工作原理,建立了切槽机的虚拟模型,使用虚拟装配和仿真,通过仿真软件ANSYS对其主轴系统进行模态分析,找出存在的问题,为优化设计提供了依据. 相似文献
985.
西部干热大气环境中,涂层材料的腐蚀磨损失效行为直接关系到各种机械、车辆等的使用寿命.西部沙漠干热大气环境的典型特点是昼夜温差大、紫外线辐射强度高、沙尘量大风速大等,这种恶劣的环境对涂层材料的耐蚀性提出更高的要求.本文根据西部地区典型气候特征,结合相关研究报道,主要介绍了近几年国内外学者对高温差、高辐照、高沙尘等恶劣自然环境对涂层材料的破坏作用的研究进展,并总结出3种环境条件下涂层材料的失效机制.高温差条件下,涂层材料的主要失效机制为涂层和基体膨胀系数改变、涂层组织结构改变,以及发生热腐蚀等;高辐照条件下涂层材料的主要失效机制为涂层材料分子吸收能量发生降解;高沙尘条件下涂层材料的主要失效机制为风沙切削挤压变形等.本文综述了干热大气环境下涂层材料的失效行为研究进展,以期为涂层材料在干热大气环境中的服役行为进一步研究提供数据支持. 相似文献
986.
提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%. 相似文献
987.
【目的】对海淤软土地基进行轻质化处理,制备具有轻质、高强特点的海淤建筑废料混合轻质土,可以减轻疏浚海淤地基的沉降。【方法】以疏浚海淤泥为原料土、水泥为固化剂、轻质建筑废料为轻质材料,采用优选配合比设计方法,研究组成材料对混合轻质土密度和强度的影响。同时以轻质高强、经济合理为原则,提出该混合轻质土的强度配比公式,并测试其耐久性指标水稳定性。【结果】水泥用量对混合轻质土密度影响较小,而轻质建筑废料用量对混合轻质土密度影响较大,随着轻质建筑废料用量的增加,混合轻质土密度降低; 水泥用量和轻质建筑废料用量对混合轻质土的无侧限抗压强度影响均较大,当轻质建筑废料用量不变时,随着水泥用量的增加,混合轻质土强度增加; 而当水泥用量不变时,随着轻质建筑废料用量的增加,混合轻质土的强度先增加后降低,存在一个峰值。【结论】不同的原料土、固化剂和轻质材料配比都会对轻质土的物理、力学性质产生影响,在实际工程应用中,在参考该研究提出的配比公式时,如混合轻质土的组分发生变化,还需要对其实用性进行验证。 相似文献
988.
吴保宽 《华侨大学学报(自然科学版)》2017,(4):497-502
基于神经网络算法(ANN)和元细胞自动机(CA),建构台湾逢甲夜市商圈的地理信息系统(GIS)模型,并对非正规摊贩商业行为进行数值模拟与实证分析.研究结果表明:非正规摊贩分布模拟结果为平均正确率84.1%,而目标模式的平均正确率可达94.2%;在环境因子影响性分析方面,街道位置类型是发生非正规摊贩最具影响性的环境因子,而背景建物宽度则是最不具影响性的环境因子;在环境因子相关性分析方面,街道位置类型因子是所有假设环境因子中最能吸引非正规摊贩聚集的正相关因子. 相似文献
989.
用户相似度计算的合理性直接影响到协同过滤推荐的效果。提出了一种基于时序行为关系的用户消费网络图构建方法,通过定义用户间非对称相似度计算方法,确定用户间的初始相似度矩阵,然后利用概率矩阵分解的方法重构用户的相似度矩阵,挖掘潜在的用户近邻,将近邻关系应用到目标用户的项目推荐中,同时提出了基于时序行为关系和矩阵分解的协同过滤推荐框架结构。在实际数据集上对具体参数进行实验,并和其他方法进行了比较。实验结果表明,该方法可以有效提高协同过滤推荐效果。 相似文献
990.
为实现双人场景下人体行为的识别,利用调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达提出一种基于空间聚类的双人行为识别方法.该方法采用基于密度的DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将FMCW雷达采集到的坐标数据聚类成不同的聚类群,使得每一个聚类群对应于单一人体的行为,再对其进行数据处理、特征提取后分别采用机器学习方法分类,实现双人场景下人体行为的识别.文中分析行为特征量、动作关键点以及分类器对识别准确率的影响.实验结果表明,在两人场景中该方法对跌倒、坐下和行走的检测准确率分别可以达到100%、 93.8%和87.3%. 相似文献