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181.
智能化校园的实现技术 总被引:2,自引:0,他引:2
从智能化建筑的概念出发,引出智能化校园的含义,探讨智能化校园的功能及实现技术. 相似文献
182.
文玉婵 《玉林师范学院学报》2005,26(5):127-129,142
论述使用离散数学网络课件教学的模式,并介绍了网络课件用于教改实践中的作用和使用中的应注意的问题. 相似文献
183.
本文研究森林面积分布系统的最优控制问题。本文将林木总和长消率作为控制变量,以“范数最小”来衡量其最优性,利用空间L^2(0,T)T〉0的自反、光滑和严格凸性,给出了森林面积分布系统最优控制的一个存在性定理。 相似文献
184.
姜衍智 《西安石油大学学报(自然科学版)》1988,(3)
作者在文献[1]中,曾提出用关联矩阵法计算配网参数,以监察其供电质量和经济指标,本文则提出当电网负荷结点增加或结线图改变时,由计算机自动修改原配网关联矩阵并求得新配网的电压损失和功率损耗值的方法。 相似文献
185.
陶华学 《山东科技大学学报(自然科学版)》1988,(4)
应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。 相似文献
186.
187.
高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵(Multi-scale Permutation Entropy,MPE)和正则化随机向量函数链接(Random Vector Functional Link,RVFL)网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)获得既定的若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%. 相似文献
188.
基于气象观测和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料(ERA5),选取2018—2020年发生在云南的3次两高压辐合区(以下简称两高辐合)背景下低涡连续性强降水过程进行对比分析,探究其环流形势、动热力因子及水汽辐合的相似性和差异性.结果显示:(1)夏半年西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)西伸时,云南常受两高辐合影响,当辐合区中有低涡生成,易发生连续性强降水,且强降水落区并不完全分布在整个狭长的两高辐合区内.(2)两高辐合区低涡降水具有相似的雨带分布和移动特征,但雨带的集中程度、分布范围、小时雨强和总雨量存在差异.强降水开始时,落区偏东,随着西太副高西伸及东北引导气流的引导,低涡向南向西移动,强降水落区也随之向南向西移动.低涡在某一地区徘徊导致降水集中在该区域,且西太副高西伸较强时,两高辐合形势更强,低涡降水大雨及以上量级雨带也更窄.(3)低涡造成的降水主要分布在低涡中心及低涡切变附近,且降水发生在低层暖湿的环境中,低层及中高层有冷空气侵入时,小时雨强的极端性更强,降水落区也相对偏北.两高辐合区低涡降水落区与水汽辐合区对应较好,水汽辐合强度较弱时,对应的总降水量较小. 相似文献
189.
新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点... 相似文献
190.
目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性. 相似文献