落地式钢管桁架拱抗震性能的参数分析

钢管桁架结构的研究偏向于具体工程实例的研究,没有形成比较通用的设计计算方法.为得到落地式钢管结构的关键影响参数,为管桁结构的概念设计提供依据,利用振型分解反应谱法,通过ANSYS有限元软件,对落地式钢管桁架在高跨比H/L、截面宽高比W/H和榀间距S等参数变化下的桁架抗震性能进行参数分析.通过分析发现结构的高跨比H/L对落地式钢管桁架动力响应的影响最为显著.在进行落地式钢管桁架拱的设计时,建议将拱的高跨比控制在1/32≤H/L≤1/8,截面的宽高比控制在1/1.2以内,榀间距控制在4m以外,但榀间距不宜过大.分析结果对于钢管结构抗震性能的概念性设计具有参考价值.     

高中生人际信任、社会支持与孤独感关系的研究

以229名高一、二年级学生为被试，采用儿童马氏量表、领悟社会支持量表和孤独量表，对高中生的人际信任程度、社会支持状况与孤独的关系进行了研究．结果表明：（1）城市高中生的人际信任度比乡村低，男生比女生高；（2）社会支持在性别城乡维度上差异不显著；（3）孤独感在性别上差异不显著，乡村学生高于城市；（4）人际信任程度与社会支持状况呈显著负相关，与孤独感呈显著正相关；社会支持与孤独感呈显著负相关．     

基于灰色关联度分析和支持向量机 回归的沥青路面使用性能预测

沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。     

长悬臂桁架受横向集中力的拓扑优化

用解析方法推导拓扑优化最小重量长悬臂桁架.桁架在应力约束下,自由端受横向集中力作用,桁架宽度为常数,它的节长、结点坐标、腹杆和弦杆的角度,以及所有杆的横截面尺寸均为设计变量.分析结果表明,拓扑优化桁架中的各节腹杆的位置和横截面面积相同,中间结点位于每节1/4位置.当结构长度趋于无限长时,腹杆趋于30°,60°,相对45°桁架的体积差别不大,与类桁架连续体的体积差别也很小.     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于支持向量机的云相态分析

为了提高云相态的反演精度,结合MODIS多通道的光谱特性,首先提出了分别针对白天和夜间的MODIS云检测方法,得到了较高精度的云检测结果,为云相态反演奠定了基础。然后,依据不同相态云在不同光谱的辐射特性,选取了合适的特征参量,采用支持向量机方法反演云相态,在2009年7月7日的一次大暴雨过程中的云顶粒子相态反演试验中取得了较好结果。结果表明：精确的云检测结果有利于提高云相态反演精度,利用支持向量机的方法反演云相态是可行的,并且反演结果具有较高的精度。     

垃圾邮件过滤技术及发展

Internet的迅速发展,使电子邮件应用十分广泛,但垃圾邮件也泛滥成灾.本文介绍了基于安全认证、规则匹配和统计学习三类邮件过滤技术及应用情况,并对简单贝叶斯和支持向量机技术的原理应用于邮件过滤进行了阐述.最后分析了过滤技术面临的挑战并指出垃圾邮件过滤的发展趋势.     

湿蒸汽凝结流动过程湿度软测量模型

针对汽轮机末级湿蒸汽凝结流动过程湿度分布影响因素的复杂性和非线性,采用灰色关联分析方法对实验测得的质量中间半径、水滴数密度、蒸汽湿度与初压、进汽口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容的相互关系进行关联分析处理,确定影响因子之间的主次关系;并以影响湿蒸汽凝结流动过程湿度分布的主要因素的初压、进汽口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容等作为支持向量机网络的输入,建立湿蒸汽凝结流动过程支持向量机网络预测模型,结果表明:支持向量机网络预测湿度的最大相对误差小于9%,以初压、入口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容为输入的支持向量机网络具有较高的精度,可以很好地预测汽轮机末级湿蒸汽凝结流动过程的湿度分布。     

通用双正交小波构造方法的研究

小波在信号分析、图象处理、模式识别、计算机视觉等方面得到了越来越广泛的应用,而此（小波）领域中的双正交小波的研究正在进行之中,尽管有些作者已收集了几种这样的滤波器和相关的双正交小波,但应用效果不佳,而且应用领域狭窄,由本文提供的双正交小波构造方法,实验证明,效果良好,且具有较强的通用性,除可用在信号分析、图象处理、模式识别、计算机视觉领域外,还在数学、通信、地震、化学等领域有广泛的应用前景