基于有序加权算子赋权的基坑工程项目管理绩效可拓评价研究

构建基坑工程项目管理绩效评价指标体系,采用有序加权方法赋权评价指标,通过物元分析法计算各评价指标关于评价等级的评价等级特征值和关联度,由单目标评价取代多目标评价,从定量角度评价管理绩效。     

加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题，提出一种加权信息熵（IEw）与自适应阈值环形局部二值模式（ATRLBP）算子相结合的人脸识别方法（IE （w） ATR-LBP）。首先，从原始人脸图像分块提取信息熵，得到每个子块的IEw；然后，利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图；最后，将各个块的IEw与概率直方图相乘，再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图，并利用支持向量机（SVM）对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上，IE （w） ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上，IE （w） ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%；而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中，与无噪声时相比，加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明，IE （w） ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率，尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。     

桑叶采摘机构的多目标优化设计

针对桑叶采摘机构的采摘工况,通过几何与静力学分析,以采摘机构的基本参数为设计变量,分别以推杆推力最小和采摘机构质量最轻为优化目标,在满足采摘机构的基本尺寸和力学性能的条件限制下,采用加权线性组合法建立多目标优化数学模型,求解桑叶采摘机构的最佳设计方案。经多目标优化后采摘机构质量和推杆推力都相应减小。机构质量减轻可节省生产成本,推杆推力减小使机构打开合理角度时节省时间,提高采摘效率。利用多目标优化方法可获得较好的优化效果,为进一步桑叶采摘机物理样机制作奠定良好基础。     

石蜡与石蜡/膨胀石墨熔化性能的实验研究

为改善相变储能过程中石蜡(PA)的熔化性能，向PA中添加少量膨胀石墨(EG)制备了4种配比的石蜡/膨胀石墨复合相变材料(PA-EG)。通过热物性分析筛选出合适配比的PA-EG，并对其和PA在水平管壳式相变储能单元中的熔化过程进行了实验研究。根据相变材料的温度场变化以及加权法计算得到的熔化分数变化，对比分析了添加EG前后PA的熔化性能，并探究了加热温度对相变材料熔化性能的影响。结果表明，PA-EG3的热导率比PA高了7倍，且两者的相变温度和潜热相差不大。PA-EG3熔化过程中的自然对流效应弱于PA，但是较高的热导率能够显著改善相变储能单元中下部的熔化，使得其整体熔化速度快于PA。当加热温度为80℃时，PA-EG3的熔化过程比PA缩短了78.16%。此外，降低加热温度会使PA和PA-EG3的完全熔化时间都显著增加，但相同条件下PA-EG3的增加幅度更小。     

抛掷爆破爆堆形态的标准化分析处理方法研究

抛掷爆破爆堆的形态对于倒堆系统总作业量与成本、后续倒堆环节的工作面参数设计工作等有着至关重要的影响，针对当前爆堆形态样本量不足、错误数据影响预测效果等问题，提出了爆堆形态的标准化分析-处理方法，具体包括数据库的构建、基于工作面形态特征的样本筛选及分类、基于爆堆形态特征的样本筛选与分类，实现了海量爆堆数据的快速处理，提高了样本的有效性。利用局部加权线性回归对样本集合进行回归分析，最终获得了三组具有普遍解释意义的典型爆堆曲线，研究提出的处理方法具有快速、高效、便捷等特点，为现场抛掷爆破-拉斗铲倒堆工艺的设计提供了准确的依据。     

DWI及SWI序列在脑内经典型海绵状血管瘤MRI诊断中的价值

目的:探讨弥散加权成像(DWI)及磁敏感加权成像(SWI)序列在脑内经典型海绵状血管瘤(ICA)中的诊断价值。方法:12例经典型ICA患者均行MRI常规序列及SWI扫描,分析MRI各序列对ICA的检出情况。结果 :ICA在MRI多呈"爆米花样"或"桑葚状",T1WI多为等高信号或高低混杂信号,T2WI及FLAIR序列高信号为主,周围多为低信号的"铁环征"包绕,DWI多为低信号(部分内部可见少许高信号),ADC多为高信号,周围少许高信号环绕,SWI均呈低信号。SWI序列检出12例19个病灶,DWI及ADC检出12例16个病灶,T2WI检出10例13个病灶,FLAIR检出9例12个病灶,T1WI检出7例9个病灶。SWI序列显示病灶范围平均为(2.653±3.920)cm2,DWI为(2.511±4.053)cm2,均大于常规序列平均的(1.992±2.161)cm2。结论 :DWI及SWI序列尤其是SWI序列对经典型ICA检出率高,值得应用。