基于神经网络、模糊理论的变压器油中气体诊断专家系统

介绍基于人工智能理论中的模糊理论和神经网络理论建立起来的变压器油中气体诊断黑板型专家系统。专家系统具有启发性、透明性、高性能和灵活性的特点。系统不仅能够利用模糊理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题,还能利用神经网络的良好模式分类能力和自学习功能来不断提高整个系统的故障诊断精度,从而有效克服了以往采用单一方法进行诊断时所固有的诊断出错或诊断结果不全面的问题等缺点,提高电力变压器绝缘诊断的准确度。     

激光测距传感器在车辆宽高检测中的应用

为提高高速公路车辆超宽、超高治理工作效率,智能车辆宽高检测系统的应用也越来越广泛.由于检测系统对车辆后视镜最宽值的误判断,导致人工复测频繁、超限站车辆通行缓慢.针对上述缺陷,提出了利用广义回归神经网络的拟合能力判断产生最宽值原因的方法.经实验证明：该方法能有效去除检测过程中由后视镜产生的最宽值,提高准确度与过车效率.     

美军导弹研制项目承包商选择机制研究

介绍了美军导弹研制项目承包商选择机制的实施动因, 分析了其管理组织体系、具体选择过程以及选择过程中所采用的评估指标体系和评估方法, 总结了该机制的主要特点.     

弯曲射线走时计算方法在Kirchhoff叠前时间偏移中的应用

随着地震勘探的不断深入以及叠前偏移技术的快速发展,叠前时间偏移技术得到了广泛的应用并且在多个区块取得了良好的应用效果。而Kirchhoff积分法是目前在实际地震资料处理中应用最为广泛的一种叠前时间偏移方法。走时计算是Kirchhoff积分法叠前时间偏移中最重要的环节,然而传统的走时计算方法无法解决地下构造复杂的情况,因此,文中引入了基于层速度模型的弯曲射线走时计算方法,通过地下构造复杂的盐丘模型以及一块实际资料的处理结果对比,表明了基于弯曲射线走时计算方法的Kirchhoff叠前时间偏移方法和传统的Kirchhoff叠前时间偏移方法相比,不仅具有计算效率高、适应能力强的优点,而且在地下构造复杂的情况下使成像效果得到了较为明显的改善。     

基于概率分布的风险评估方法研究

风险因素发生概率及其所导致的后果是风险评估过程中的2个重要指标，而这两者往往都具有不确定性。针对定量分析这2个指标困难的问题，论文研究了基于概率分布的风险评估方法。该方法主要利用Monte—Carlo模拟单项风险因素发生及其所导致的后果，生成受单项风险因素影响的系统目标累积概率分布，再结合控制区间记忆（controlled interval and memory，CIM）模型，分析受多项风险因素综合影响的系统目标累积实现概率分布。最后以某型导弹研制阶段某工作节点的费用风险分析为例进行了应用示例。     

号码可携带期待普及

NP业务渐行渐近号码携带（Number Portability，NP）一般称为移机不改号业务，即当用户移机后仍可使用原来的电话号码。根据欧盟规范，号码携带（Number Portability，NP）业务是用户在保留原有的电话号码的基础上，可以从一个运营商的网络转向另外一个运营商的网络。[第一段]     

基于历史文脉视角的城市秩序与公共空间重塑

经济全球化与城市快速扩张导致城市的差异性被忽视,造成了城市秩序的混乱、城市格局的破碎、公共空间的失落及建筑风貌的冗杂……历经2600余年的徐州,未能幸免于这一普遍现象.本文以徐州回龙窝历史街区项目为契机,以历史文脉为源,思考如何在复杂的城市环境中重塑城市秩序与公共空间:先梳理文脉的内涵、意义与价值,后以设计过程中的项目为引证,探讨建筑师为何要关注历史文脉,并如何运用历史文脉解答城市问题,使得历史文脉在操作层面真正作用于城市形态、功能和空间.