试谈光缆通信的应用和发展

光纤通信因其具有损耗低、传输频带宽、容量大、体积小、重量轻、抗电磁干扰、不易串音等优点,备受业内人士青睐,发展非常迅速。目前,光纤光缆已经进入了有线通信的各个领域,包括教育卫生、邮电通信、广播通信、电力通信、石油通信和军用通信等领域。在此主要讲述我国光缆通信在网络中的应用。     

小电流接地系统的新判据在检测工程应用分析

针对当前在小电流接地系统中,尤其是经消弧线圈接地的系统中,所装设的接地检测(选线)装置正确动作率不高的问题,根据系统的特点,对小电流接地系统的选线设备原理、采样误差等方面问题进行剖析,提出了减小综合测量误差,提高选线准确性、可靠性的措施。     

动态小波在变压器励磁涌流识别中的应用研究

电力变压器的励磁涌流识别一直是变压器保护的一个重要问题。动态小波是小波函数和傅里叶函数的组合,固此与常规小波变换相比。检测故障突变信号的能力更强。文中将动态小波运用于励磁涌流识别中,通过仿真实验证明了该方法提高了勋磁涌流鉴别的可靠性。     

动画演示与算法教学研究

算法南来就是计算机教学中的难点,一般算法教学方法很难有效帮助学生理解算法.通过分析算法动函演示的认知作用,强调只有好的算法动画演示才能有效促进算法学习,然后从认知主体需要出发,提出设计好算法动画演示的四个原则,说明只有认真调查研究每一个算法的演示目标和重点,合理安排演示内容和形式,才能设计出一个好的算法动画演示系统.     

多类支持向量机推广性能分析

为了分析多类支持向量机(Multi-category support vector machines,M-SVMs)的推广性能,对常用的M-SVMs算法加以概述,推导、总结了理论推广误差公式.对于给定的样本集,可以设计合理的编码来提高ECOCSVMs的推广性能,通过构造合理的层次结构来提高H-SVMs推广性能,其余M-SVMs算法的推广性能均取决于样本空间.研究结果为有效使用M-SVMs提供了依据,为改进M-SVMs指明了方向.     

基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机

摘 要: 模糊支持向量机(FSVM)对传统支持向量机(SVM)在对外围点和噪声数据敏感的缺陷做了重要改进。选取合适的聚类中心计算符合数据本身特征分布的隶属度,能使分类更加准确,提高测试精度。论文基于模糊支持向量机思想,提出一种新的模糊聚类模型—基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机(EAFSVM),为聚类中心和隶属度的计算提出了新方法。实验对比传统SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。     

人工智能实验教学探讨

本文一方面简单介绍人工智能的基本理论及知识体系结构,另一方面则结合笔者的理论实践与实验教学经验,总结出目前在整个教学过程所存在的一些问题,目的在于不断总结经验,力争能更好地完成人工智能的整个教学工作,从而提高人才培养的质量,同时也可以为其他高校提供参考。     

武警机关办公自动化工作流协同模型研究

根据工作流管理系统参考模型的规范和武警机关办公实际,提出基于工作流管理系统规范的武警工作流协同模型的思想,并将其应用到网上公文审批的过程,实现了网上公文审批流程的自动化执行,提高公文审批效率,解决了网上审批中无法进行业务流程之间的有效协同问题。     

基于卷积神经网络的末敏弹复合探测信号识别方法北大核心CSCD

为了进一步提升末敏弹的目标识别性能,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的复合探测信号识别方法。首先针对毫米波辐射计、激光测距雷达和红外敏感器的复合探测信号特点,提出了3种构造输入样本的方法;然后根据不同的信息融合方式,提出了3种基本网络架构,分别构建了单通道、多通道CNN模型对输入信号进行特征提取和分类;最后通过高塔试验数据对模型进行训练和评估。测试结果表明,基于样本构造方案2和网络结构3的识别方法表现最佳,测试准确率达到了97.26%,所提样本构造方法和识别方法能够有效提取复合探测信号的特征,具有较高的识别精度。     

电钻+旋挖接力钻孔灌注桩施工技术应用

在建构筑物基础施工中,灌注桩得到广泛运用,但不同的地质条件,灌注桩的成孔方法也不同。本文介绍了在武汉地区邻近长江区域某超高层建筑地基施工中,采用电钻+旋挖接力成孔的施工方法及施工要点,供同类工程借鉴。