改进的微分等价递归算法

微分等价递归算法计算简单,在体系可靠度计算中有着广泛的应用。但是传统的微分等价递归算法精度低,并且利用数值差分来求解等价失效模式,计算量大。本文推出了等价线性失效模式的解析表达式,提高了等价模式的精度,并大大降低了计算量;在此基础上,分析了传统微分等价递归算法利用等价线性失效模式代替两个失效模式交集产生误差的原因,提出了改进的微分等价递归算法,从而大幅度地提高了计算精度,为微分等价递归算法在实际工程中的应用奠定了良好基础。     

节点递归算法用于污水管网的优化设计

采用节点递归算法和坐标轮换法，以节点为研究对象，以费用最低为优化目标，直接以节点标高为约束条件对污水管网的设计进行了优化。管网联系矩阵的应用克服了在管网交叉带点处上下衡接的计算和控制点不易确定的困难。最后，列举实例进行了计算说明。     

截头堆砂白蚁Cryptotermes domesticus(Havilan)原始繁殖蚁有关的生物学特性

截头堆砂白蚁的原始繁殖蚁脱翅配对后的有关行为特点：1、喜欢找隐蔽的地方营钻，第二天就把洞口封闭，在洞内活动、取食、排泄。7个月时，洞口封闭率仍在89％。2、多头成虫可以共存。实验表明，截头堆砂白蚁原始繁殖蚁脱翅后，可以3头（两雄一雌或两雌一雄）成虫在一个群体内共存。存活时间超过245天，而且能正常繁殖子代。截头堆砂白蚁原始繁殖蚁有关生物学特点：1、初建群体的发展状况。对培养半年的群体进行解剖，最大的幼议有3龄，在群体中，幼蚁最多的一群有7头，平均每个群体的幼以是3．5头，卵最多的一群有6粒，平均每个群体的卵是1．9粒。2、原始繁殖蚁的性比例，雌雄比例1：1．4．     

《岩土工程学报》征稿简则

 本刊于1979年创刊,是中国水利学会、中国土木工程学会、中国力学学会、中国建筑学会、中国水力发电工程学会、中国振动工程学会联合主办的学术性科技期刊。本刊被《中文核心期刊要目总览》连续多年确认为核心期刊,并在建筑类核心期中列首位;本刊被收录为国家科技部“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊),并被评为“百种中国杰出学术期刊”;本刊被“中国科技论文与引文数据库”、“中国期刊全文数据库”和“中文科技期刊数据库”等多个国内重要的数据库收录,并能在《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、万方网和重庆维普网全文检索;本刊被美国工程索引Ei网络版等国际检索系统收录。1宗旨及内容(1)本刊旨在促     

从原生走向可持续发展--黄土高原绿色窑居的地区建筑学解析与建构

本文为国家自然科学基金“九五”重点资助项目的重要组成部分,是建立在“黄土高原绿色窑居住区研究的科学基础与方法论”(详见《建筑学报》2002.4)的基础上,针对传统窑居研究的现代意义和对其“原型”的解析,以及绿色窑居体系“地域基因”的架构。     

作为自然遗产的原始风景及其规划认识

人类在征服大自然过程中，逐渐认识到了原始自然风景的价值；美国黄石公园的建立，标志着这一认识进入了新阶段。原始风景的价值在于自然历史考古、人类社会发展的资源、全球自然变化、自然审美、艺术创伤灵感源泉等方面；现在中国“旅游开发”以赚钱为目的，常常使风景区面目全非。原始风景区域的景观游览规划，应该将保护作为规划认识的基本观念尺度、进行规划的手段方法以及规划目标。     

匠人-东家看工-监理工程师——写在新中国全面推行建设监理制度十周年

历史是人民创造的。 旧中国的秦砖汉瓦、万里长城、圆明园和原始的工官制度是劳动人民创造的。     

(芬兰)萨米宁工作室(1989年)

工作室于1989年建成，是针对13年前建造的建筑师事务所办公室的扩建（图1-26）。根据原始方案，本来打算在办公室加上两个横向柱宽的寓所空间以使它呈对称形式。     

基于FMCW雷达的人体生命体征信号预测算法

将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解?长短期记忆神经网络的生命体征信号预测方法。针对静止状态下的人体,通过雷达采集到的生命体征信号,采用粒子群算法优化变分模态分解VMD的模态分量个数K和惩罚系数α的值,实现自适应选取后用于VMD分解,再将分解后的模态分量进行叠加重构。采用粒子群算法优化长短期记忆网络模型中的网络层数、学习率、正则化系数等3个参数,自适应选取合适的参数组合,将重构后的信号通过优化后的LSTM网络进行预测。实验结果显示本文所提预测方法在10位志愿者的预测结果与原始数据的均方根误差平均值为0.017 188 9,平均绝对误差的平均值为0.007 158,相较于当前其他研究,预测精度上有明显提升。     

融合边缘检测和递归神经网络的视频表情识别

为有效解决传统视频人脸表情识别通常只关注单张视频帧的空间特征,而忽略了相邻帧之间隐藏的时间特征的问题,提出一种结合边缘检测和递归神经网络的视频表情识别方法,利用梯度边缘检测准确地提取输入图像的纹理信息,同时提出一种分片交叉LSTM结构,提取出图像序列中隐藏的时空特征。实验在CK+和MMI视频库上进行,在OCNN-RNN网络中分别取得88.4%和69.7%的识别率,在GCNN-RNN网络中分别取得89.8%和73.6%的识别率,最终使用提出的加权随机搜索方法融合GCNN-RNN和OCNN-RNN两个网络之后,分别取得了94.6%和79.9%的识别率,均优于单流网络算法,证明了所提算法的有效性。