一种低代价非绑定式活动的识别方法

活动识别是解决老年人看护等问题的有效途径,现存非绑定式的活动识别系统通常使用昂贵或专用设备,导致大规模部署成本较高。该文提出了一种基于廉价的RFID(射频识别设备)标签的非绑定式活动识别系统。首先,利用基于史坦无偏似然估计算法对RFID信号去噪,然后,通过DTW算法解决相同活动在不同速度和方向上的匹配问题,最后,通过建立权重评价体系将RSS和相位值结合,准确识别活动。实验结果表明,该方法显著提高了活动识别的准确率。     

社交网络中用户行为对病毒传播的影响因素

针对目前网络病毒传播模型中没有考虑用户行为的不足,提出了耦合用户行为的网络病毒传播模型。该模型提取了影响用户行为的3个重要因素:用户的安全意识、用户对信息的兴趣度和链接来源,构建了模型的参数函数。从理论上定性分析了控制网络病毒扩散的阈值,并通过数值模拟结果验证了理论分析的正确性。采用蒙特卡洛方法仿真了用户安全意识较强和安全意识薄弱两种情况下的网络病毒扩散趋势,结果表明,网络安全的维护既需要安全对抗技术的支持,也需要用户行为规范的管理。     

基于改进的SEIR模型对新冠肺炎的疫情预测及防控措施的评估

基于国家卫健委每日公布的湖北省新冠(COVID-19)疫情数据,结合实际的疫情传播和防控流程,提出一种基于SEIR模型改进的传染病动力学CSEIR模型.在传统SEIR模型的基础上增加了潜伏追踪入院和发病追踪入院的传播流程以刻画疫情发展趋势;通过引入感染抑制因子描述感染率随时间的变化趋势,用于分析封城封村、居家隔离等抗疫...     

射孔对石油开采产能影响的分析研究

研究了在石油开采中各种射孔弹在各种性质不同的情况下与石油产能的关系;研究了射孔对地层的影响、射孔参数对产能的影响、射孔液对产能的影响、射孔对水泥环的影响等,最后根据所分析的情况提出了几点认识,希望能为我国的石油事业做出贡献。     

玉屏油茶果实性状的通径和聚类分析

为选育玉屏当地油茶优良无性系,对玉屏自然生长群体的油茶果实性状进行了通径和聚类分析。主要果实性状因子对产量的通径分析表明,单株产油量的通径系数为0.867,单株干籽重的通径系数为0.413,鲜果含油率的通径系数为-0.121,单株总果数的通径系数为-0.260。四者对单株鲜果产量的直接影响力为:单株产油量 > 单株干籽重 > 鲜果含油率 > 单株总果数。聚类分析表明,自然群体52个个体可划分为两个类群,I类具有高产高含油量特性,II类具有低产低含油量特性。II类可分为IIa和IIb两个亚类群,各亚类群中干籽含油率相近的无性系多归在同一亚亚类群中,说明干籽含油率是油茶果实表型性状中最重要的分类性状。研究结果可为玉屏油茶自然群体种质资源分类以及资源开发利用提供参考。     

基于极大代数的阻塞流水车间启发式动态规划调度算法

基于极大代数理论,引入任务排序函数与时间D子集,建立阻塞流水车间排序与调度代数模型,并提出启发式动态规划调度算法,实例计算表明算法十分有效.     

不同品种马铃薯淀粉的结构

为研究不同品种马铃薯淀粉的结构特征,采用小角X射线散射仪、偏光显微镜、X射线衍射仪及凝胶渗透色谱-多角度激光光散射联用技术系统分析了10种马铃薯淀粉的半结晶层结构、结晶形态、直链淀粉含量、相对分子质量和分子构象.结果表明:10种马铃薯淀粉颗粒的半结晶层结构存在差异,陇3的半结晶层厚度最小,其双螺旋结构排列最为有序,青2和青6的半结晶层厚度最大;10种马铃薯淀粉颗粒均为多晶体系,其结晶形态均为B型结构,但结晶度不同;10种马铃薯淀粉的直链淀粉含量不同,费乌瑞它、青5、青8的重均分子质量相对较大,除青5在二甲基亚砜中的构象为无规则卷曲外,其余均为球型.上述不同层次结构的差异为加工专用马铃薯淀粉的开发提供了基础数据.     

工程训练课程对PBL教学模式的障碍性研究

新工科建设对作为实施工程教育的重要实践基地的工程训练中心提出了新的要求,传统的教学模式已不利于培养未来工程所需的人才.PBL教学模式有助于多学科交叉融合、多方协同育人,能有效提高学生的创新意识和实践能力,但是由于种种原因,没有广泛应用于工程训练课程的教学.文章从多个方面分析了目前在工程训练课程中应用PBL教学模式所存在...     

基于TensorFlow的LSTM神经网络智能电气火灾预测研究

随着智慧城市建设的步伐不断加快以及人工智能技术的高速发展,如何利用大数据技术对电气火灾事件实现精准预测已经成为当前火灾预防研究者特别关注的问题.本文设计并实现了基于TensorFlow智能学习系统的LSTM神经网络电气火灾预测算法,对某地区输电线路上的数据进行了分析,通过多次数据迭代和参数调优对模型进行了训练,实验结果表明,基于TensorFlow的LSTM神经网络算法对于电气火灾的预测不仅具有较高的准确度,而且泛化能力强,预测效果明显好于其他学习算法.