基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.     

粉喷桩在软土地基加固处理中的应用

介绍了粉喷桩技术的发展历史及现状；粉喷桩加固软土地基的原理，水泥土在不同条件下的特性，粉喷桩的工程应两范围、设计方法，设计参数的确定；施工设备的特点、操作要点及粉喷桩的质量检验．     

浙江师范大学发展软式排球运动的可行性研究

软式排球是一项很有发展潜力的体育锻炼和娱乐健身运动项目,对促进学生个性的全面发展、提高学生的身心健康有很大的帮助.2000年教育部正式批准将软式排球列入九年制义务教育<体育与健康教学大纲>中.针对浙江师范大学有半数左右的学生还不了解软式排球这项新兴体育运动项目的现状,建议该校必须加大对软式排球运动的宣传、推广力度,让更多的学生了解并参与这项运动.学习软式排球可以为室内排球打下良好的技术基础,能提高排球运动的基本技、战术水平.     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

Linux下Anycast路由协议的设计与实现

讨论了在Linux内核中Anycast路由协议的设计方案和实现技术,将Anycast路由分为内核Anycast路由数据处理、Anycast路由映射表信息的动态交换与更新、主机Anycast组成员信息管理3部分.内核Anycast路由数据处理部分的实现包括Anycast路由软件的设计和Anycast路由过程中的Anycast地址映射算法及映射表维护,在该部分增加了一个核心数据结构即映射表,完成了Anycast地址到Unicast地址的转换.实验结果表明:通过把Anycast路由映射表信息交换系统设计成守护进程,实现了内核映射表信息的动态更新和路由器间映射表信息的交换;通过Anycast组成员之间的信息通信和用户介入控制的方式实现了Anycast组成员的动态管理;采用全IPv6地址和兼容IPv4的IPv6地址进行组管理、映射表信息交换和Anycast路由以及基于HTTP应用的服务测试,可以有效地实现Anycast数据报的转发.     

沉稳与苍凉——论张爱玲小说的人生主题

张爱玲的小说创作注重于对人生意义的阐发 ,在这一主题上表现出三个特色 :一是取材范围远离时代主流、限于普通市民的日常生活 ,叙述方式也显得平淡而自然 ;二是在人物设置上 ,她所选取的都是一些处于生活边缘地带的普通人 ;三是由于勘破了人生的无奈 ,她的小说具有一种悲剧性。但由于她对世俗人生的认同与热爱 ,所以她的作品与传统的悲剧不同 ,而带有软悲剧的性质。     

软基沉降计算中压缩层厚度确定方法探讨

沿海地区平原水网区高速公路的软土路基，其压缩层范围与应力控制法确定的深度通常相差很大．而与应变控制法确定的厚度比较吻合．规范规定的应力控制比值与一些实际情况不符，对大宽度路基条件下的软基不太适用，导致用应力控制法计算出的沉降量比实际沉降大许多．文中结合工程实例，研究出现这一问题的机理，并给出建议．     

软岩巷道的支护机理及应用

针对大雁矿物局下属二矿在高应力软岩巷道的支护机理及支护方式存在的问题,通过对软岩巷道的非线性大变型及蠕变规律的分析,运用耦合支护理论提出通过改进支护手段增加围岩的自撑能力,在锚喷网支护过程中锚索的运用,在二次支护时间上如何把握,及关键层的控制等问题上提出了一些合理化建议.     

路堤荷载下含硬壳层软土地基破坏模式

通过理论分析和数值计算,对比分析在路堤荷载作用下含有连续和不连续硬壳层的水平层状软基的破坏模式,针对路堤坡脚外硬壳层不连续的情况(如存在鱼塘等),提出以局部剪切破坏模式失稳的破坏模式判定参数,即临界距离L_(cr);借助正交试验原理,对L_(cr)的影响因素进行分析,给出各因素的敏感性顺序;利用逐步回归迭代方法,分别给出上限临界距离L_(cr U)和下限临界距离L_(cr D)的数学表达公式,并根据工程实例的验算论证了其可靠性。结果表明:在路堤荷载作用下,硬壳层连续时软基为整体剪切破坏;硬壳层不连续时,当不连续断面与坡脚的距离小于L_(cr U)或大于L_(cr D)时软基为整体剪切破坏,当不连续断面与坡脚的距离大于L_(cr U)且小于L_(cr D)时软基为局部剪切破坏。硬壳层厚度为L_(cr)的主要影响因素,软土层厚度为次要因素,硬壳层内摩擦角和黏聚力对其影响较小。     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。