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1.
水库溃坝损失风险预测是水库大坝风险评估的重要内容,影响溃坝风险后果的因素较多,作用机理复杂,导致不同研究方法的分析结果与实际后果之间均存在较大差异。文章通过分析目前国内外学者在溃坝损失风险方面的研究进展,明确各种预测模型在准确性和实用性方面的优点与不足,并提出相关措施提高风险后果研究水平和实际应用效果。  相似文献   
2.
随着电商的兴起,城市物流和快递行业蓬勃发展,于此带来的机动车环境污染问题也日益严重。为了降低物流成本、减少污染物排放,保障国家能源战略安全,新能源汽车作为国家战略性新兴产业得到国家政策大力支持。2014年以来纯电动物流车快速发展,市场规模不断扩大,技术水平不断提高,应用场景逐步广泛,纯电动物流车已经成为我国新能源汽车产业最重要细分市场之一。  相似文献   
3.
颗粒增强铜基复合材料具有良好的力学、电学性能,但增强体特征参量与材料性能之间的定量关系难以量化确定。为建立Ti B和Ti B2陶瓷增强相与铜基复合材料力学与电学综合性能之间的映射关系,以求大幅提高铜基复合材料强度的同时,将其导电率降低在可接受范围内,提出了一种基于蚁群算法优化的BP神经网络铜基复合材料力-电性能统一预测模型(ACO-BP-Cu)。通过BP神经网络建立铜基复合材料性能与特征参数间关系,通过蚁群算法全局寻优确定BP神经网络模型结构。实验表明,ACO-BP-Cu模型能够根据Ti B和Ti B2陶瓷增强相特征参数有效预测铜基复合材料各项性能,且相对决策树、线性回归、K邻近法等9种回归算法准确率更高,稳定性更强。  相似文献   
4.
随着科技的发展和人们牛活水平的提高,越来越多的智能玩具出现在人们的生活中,这些玩具一出现,就掀起争购热潮。在我国,网络环境下成长起来的80后也逐渐变成了父母,网购智能玩具形成了新的需求,这对智能玩具产业来说是机遇也是挑战。本定通过介绍电子商务环境下智能玩具产业的现状,创析制约其发展的因素,同时提出相应的对策,以期为我国的智能玩具产业开拓更广阔的市场提供一个有价值的参考。  相似文献   
5.
矩阵分解是推荐系统中应用最为广泛的方法之一,但其对物品隐因子及其相似性学习不够充分.社会网络分析中认为相互连接的个体有一定共性,受此启发提出一个能够借助近邻关系有效学习物品隐因子及其相似性的矩阵分解推荐模型.首先基于评分矩阵对物品相似性计算进行改良,综合同一用户和相似用户的评分共现信息对物品信息建模;然后通过构建相似性优化和流形局部保持正则化项,使物品相似性作用在矩阵分解中,从而充分学习物品隐因子特征及其相似性;最后根据用户和物品隐因子矩阵计算推荐指数.在公开数据集上的实验结果表明,通过流形正则化技术将改良的物品相似性作用在矩阵分解中,可以有效提升推荐效果.  相似文献   
6.
随着手机配置的提高,应调整智能手机游戏的设计思路,以适应用户不断提升的需求.讨论了多模态理论通过手机设备协调多感官合作的机制及其在LibGDX环境下实现的可能性,提出了一个智能游戏开发的一般性框架,并论述了关键技术,在LibGDX下实现了《追捕小鱼》和《跨越木桶》两个游戏实例.  相似文献   
7.
[目的]目前传统农药残留前处理方法所需时间较长。以能够快速便捷的检测果蔬中的农药残留为目的。[方法]建立超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS)采用多壁碳纳米管农药多残留同步快速前处理技术测定水果和蔬菜中16种农药残留物的分析方法。以乙腈为提取溶剂、乙腈-0.1%甲酸水溶液为流动相,经超高效液相色谱分离,以串联质谱在采用多反应监控(MRM)模式下测定。[结果]16种农药残留物的线性关系良好,平均回收率为81.2%~97.4%,相对标准偏差为2.3%~8.5%。[结论]该方法可以作为实验室测定农药残留的分析参考方法。  相似文献   
8.
本课题研究基于改进遗传算法的机器人路径规划问题。对个体的编码方案和基本遗传操作等进行改进,并引入插入算法将离散路径点完善成一条连续无碰的路径。在总体流程上,仍然采用种群初始化、计算适应值、选择、交叉、变异等基本动作。仿真实验结果表明,本方法可以获得最优或较优解,达到了预期的效果。  相似文献   
9.
由于小样本问题的存在使得继电保护装置可靠性评估受到限制,提出一种基于三参数威布尔分布的灰色估计法。首先针对继电保护装置故障数据投运初期可靠性高的特点,引入了相对于二参数威布尔分布有明显改善的三参数威布尔分布作为继电保护装置可靠性的分布模型,门限参数的引入可以更直观的判断继电保护装置进入损耗期的时间点;其次为解决失效样本少的问题,通过结合灰色模型与三参数威布尔分布模型,得到一种针对小样本灰色–三参数威布尔分布模型,并对继电保护装置可靠寿命进行参数估计;最后通过实例计算与其他方法进行对比,证明了新方法对小样本继电保护装置进行可靠性参数估计时在保证高精度的同时计算速度更快。  相似文献   
10.
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