应防止城建档案复制造假

接收城建档案,应做到原件进馆归档,这是保证档案资料真实的重要途径之一。收集原件,可以保证进馆的档案从内容到形式都具有永久保存的价值。因为城建档案的作用主要是凭证作用和参考作用,而城建档案的凭证作用则要求城建档案是城市规划、管理活动中直接形成的真实历史记录,它是随着城建活动的进程,根据城市的客观需要必然形成的,是第一手材料和原始信息,而不是听凭人们的主观意志随意编写和杜撰。这就要求城建档案馆在接收档案时应注重收集城建档案的     

基于遗传算法极化雷达反干扰接收极化选择

在有效采用极化状态基础上,采用极化对消技术使接收天线与之极化正交,可以使雷达工作在相对于干扰失配状态,从而达到反干扰目的。基于遗传算法,给出了在雷达工作频带内存在多个不同频、非相干干扰源时,接收天线最佳极化选择方法。针对典型算例,与穷举法、拉格朗日乘子求解比较,在达到相同的求解精度前提下,遗传算法用时较少,操作简单,大大节省了计算资源。     

基于时域双谱特征的雷达目标识别

雷达目标高分辨一雏距离像(High range resolution profile,HRRP)是目标散射回波在雷达径向上的投影,具有非高斯、非线性特点.文中从双谱概念出发引入时域双谱概念.分析了HRRP的时域双谱特征.为提高识别性能,定义了Fisher类可分离度函数,以类间可分离度最大化作为特征提取准则,提取一些特征双谱作为HRRP的特征向量.采用基于子空间变换的独立分量分析(Principle component analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)的特征提取方法进行了对比实验.结果表明,本文方法用于雷达目标高分辨一维距离像识别具有良好的抗喙性能和较高识别率.     

植物油制备生物柴油的研究

分别以菜籽油、大豆油以及芸香籽油为原料，采用碱催化酯交换法制备了脂肪酸甲酯即生物柴油。结果表明，用碱催化酯交换法制备脂肪酸甲酯，原料的酸价低于1．5mgKOH／g时能够保证较高的脂肪酸甲酯收率，采用酸催化预酯化法对高酸价的油脂原料进行脱酸效果比较显著。浓硫酸不仅是油脂预酯化脱酸反应的催化剂，也是油脂与甲醇进行酯交换反应的催化剂，但与甲醇钠等碱性催化剂相比，相同条件下的酯交换反应转化率低。采用减压蒸馏的方法提纯生物柴油，在0．098MPa的真空度下应控制其馏出温度不超过240℃。     

用声波测试技术确定煤层开采后底板破坏深度

声波测试技术是以人工的方法向介质辐射声波，通过观测声波在介质中的传播情况和特性来获得介质的内部情况。该项技术在工程领域应用较广，但用在煤矿底板破坏深度测试的工程实践还较少。为确定煤矿工作面开采后底板的破坏深度，以山东省田庄煤矿11703工作面为研究对象，运用声波(主要是剪切波)测试技术对该矿工作面17煤开采后底板破坏的深度作一研究，为今后此项技术在煤矿中的运用做了初步的探讨。     

基于惩罚的遗传蜂群算法在梯级调度优化中的应用

本文提出了一种结合了生物进化和群体智能思想的新型智能算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中。本算法以人工蜂群算法中群体协作的正反馈机制、个体分工的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;在个体的局部寻优行为中,引入遗传算法的杂交和变异算子来优化侦查蜂路径,避免陷入早熟问题。同时针对梯级调度优化中常见的多维变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造的惩罚因子,使得带约束问题转化为了纯粹的优化问题。经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力。     

基于正则表达式和条件分支的大坝监测相关点计算模型

针对大坝安全监测系统中存在的相关点测值实时计算问题,提出了一种基于正则表达式和条件分支的本地化的用户自定义公式计算方法,即首先通过基于栈的正则表达式,分析与检验自定义公式的合法性和结构,确定运算顺序,然后迭代地匹配出本点嵌套引用的其他测点测值定义、用户自定义函数符,并替换成数值或者系统函数调用,从而完成整个公式的运算。同时,实现基于条件分支的计算功能,使相关点计算过程中,可以按指定的条件选择相应的分支自定义公式进行计算。实践证明,本方法具有任意层相关点嵌套计算、常见数学函数支持、支持条件分支计算等优点,是一种具有良好工程应用价值的轻量级的计算方法。     

一种联合EMD—RST的HRRP—RATR

针对高分辨雷达目标信号非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)特征提取技术的雷达目标高分辨一维距离像自动目标识别(HRRP-ATR)方法.该方法首先利用EMD将雷达目标HRRP分解为多个平稳的内禀分量(Intrinsic mode function,IMF),分别采用AR模型、奇异值分解、能量分布进行特征提取.为缩减特征维数,引入粗糙集理论(RST)进行属性约简、规则提取以及分类,并同基于支持向量机(SVM)的分类方法进行比较,得到一些有价值的结论.     

基于AdaBoost的雷达目标HRRP识别

针对雷达高分辨一维距离像(HRRP)特征维数高的特点,采用线性判别分析(LDA)和核Fisher判别分析(KFD)方法进行特征压缩和提取。分析了基于AdaBoost算法的分类器的设计思想和实现步骤。构造了高斯型弱分类器,利用AdaBoost算法集成高斯弱分类器实现了一强分类器,利用此分类器对降维后的HRRP数据进行分类识别,并同K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类器进行比较,得到一些有价值的结论。     

关联分析和改进BP网络在大坝测值预报中的应用

针对基于统计的大坝安全监测预报模型中,多效应量间和多影响因子间都存在互相关性,且效应量与影响因子又呈现出复杂的非线性动力系统特征,从而导致预报模型可信度降低的问题,提出了优化方案,首先对多效应量和影响因子采用基于主成分提取的关联分析,实现去相关和空间降维,并按关联性次序将变换后的正交基作为模型输入因子,建立改进的BP神经网络回归,利用人工粒子群算法搜索网络的最优参数,从而获得预报模型。经与逐步回归、简单BP神经网络回归比较验证,实例表明本预报模型具有收敛快、鲁棒性强和预报精度较优等特点,兼有大坝性态分析评估辅助意义,具有一定的工程实用性。