上游土石围堰漫顶溃决对基坑淹没的影响

为分析上游土石围堰溃顶溃决对基坑淹没的影响,基于DAMBRK模型理论、结合相关经验公式,构建土石围堰漫顶溃决模型,通过演算漫顶溃决模型,获得溃口特征参数,从而分析溃堰洪水在基坑内的演进过程和基坑淹没程度;最后将该模型运用到实际围堰工程中,预测溃口形态、洪水演进过程及基坑淹没情况。通过预知基坑内洪水过程,采取预警防范措施,科学高效地安全转移基坑内人员及机械设备,从而起到防灾减灾的作用。结果表明,该研究对土石围堰遭遇超标洪水产生漫顶溃决时的紧急预案制定具有指导意义。     

基于两步跟踪算法的海关车辆监控研究*

针对实时性和鲁棒性要求比较高的海关卡口车辆视频监控问题,提出了一种基于改进的均值漂移算法和粒子滤波算法的两步跟踪算法。对海关车辆监控的目标图像采用YCbCr颜色空间建立初始帧目标模型,利用改进后的均值漂移算法找出候选目标,在跟踪相似度小于设定的阈值时再利用改进后的粒子滤波算法进行后续的跟踪。通过实验分析,验证了提出的算法既能保证均值漂移算法跟踪的实时性,也能保证粒子滤波算法跟踪的鲁棒性,具有较好的应用价值。     

用 FDTD 法分析冷等离子体模型左手材料填充对同轴线截止特性的影响

左手材料的研究是近年来的科研热点。电磁波在左手材料中的传播特性成为研究的主要问题之一。给出了柱坐标系下冷等离子体模型左手材料改进后的时域有限（FDTD）差分格式。利用得到的 FDTD 差分格式数值计算了不同厚度、不同折射率冷等离子体模型左手材料分别部分填充同轴线后 TE 模的归一化截止波数,并与正常材料部分填充进行比较。结果显示：左手材料部分填充同轴线后,其 TE 模截止波数随填充厚度和折射率绝对值的增大而增大,与正常材料填充的结果正好相反。展示了左手材料具有奇异的电磁特性,为左手材料的研究提供数据基础。     

中学生自我意识发展的特点与教育建议

中学生正处于青春期,是人生发展的关键阶段。青春期是自我意识发展的高涨期,中学生自我意识发展的表现主要是：进入了自我分化阶段;成人感和独立意向显著;自尊心发展突出;自我评价水平逐渐提高,趋于成熟。根据中学生自我意识发展的特点的教育对策是：家长应尊重他们的人格,对子女坚持正面教育为主;教师应与学生建立民主型的师生关系,了解中学生,引导他们正确成长;家长和教师帮助青少年培养良好的意志品质,帮助他们完善自我,提高他们自我教育能力。     

地下水活动对采空区覆岩移动影响机理分析

目前在采煤覆岩移动研究方面较少考虑地下水活动的影响,但地下水流失也能引发显著的覆岩移动,且两者在某些区域可共同存在。通过分析采空区覆岩移动的基本形式及含水覆岩层内水通过裂隙时对覆岩的作用等,阐述了地下水活动对采空区覆岩移动的影响机理,认为一定条件下含水覆岩层内的水活动对采空区覆岩移动具有"帮助"作用,在其长时间作用下可引发更大范围、更大程度的覆岩移动变形或局部突发性塌陷。     

基于宏块内部特征的H.264快速预测模式决策算法*

为了提高视频质量、降低码率,H.264/AVC采用了七种块划分类型,使得在提高编码性能的同时带来了高计算复杂度。研究了宏块的内部特征,提出了一种基于宏块内部信息复杂度的快速帧间模式选择算法。实验数据表明,在保证重建图像信噪比的情况下,该算法降低了帧间预测的复杂度,可平均节省17%24%的编码时间,满足了实时视频通信的要求。     

复杂网络上重复囚徒困境博弈的研究*

为了研究博弈理论在复杂网络上的影响,对Zachary网络应用重复囚徒困境博弈的思想提出了两种网络演化算法,即随机算法和伪度优先算法,并对重复博弈后的复杂网络特性进行了分析,其中包括度分布特性和聚集系数。最后采用Newman算法,对经过伪度优先算法后的网络进行社团结构分析,发现伪度优先算法可以明显改善网络的社团结构。结果表明经过两种算法后的网络,度分布依然服从幂律分布,聚集系数均有所增加,而且伪度优先算法增加幅度很大。     

开源软件生产的网络化创新系统研究*

从系统工程、经济学和生态学的角度分析了开源软件社区的内在创新机理。首先,基于系统学理论定义了开源软件生产系统的概念;然后通过分析开源软件与私有软件生产系统的差异,归纳了开源生产行为的经济学特征;最后基于耗散结构理论和复杂科学理论提出了创新熵来度量开源社区的创新效能,并进一步揭示了开源社区网络创新的内在演化机理。     

基于灰度图像边缘检测的3D游戏路径搜索*

着重研究了3D游戏中路径搜索算法。其路径搜索算法内容包括障碍认知与标志、A*路径规划、高度代价函数与路径最短相结合的,由计算粒度引出的基于静态障碍物体碰撞检测的动态路径规划。该算法在实际的游戏引擎中进行了测试,其效率和实时性都满足要求。     

基于散度差准则的文本特征降维研究*

研究了一种基于散度差准则的文本特征抽取方法。首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了一种基于散度差的准则用于特征降维的原理和方法,从理论上对该方法的相关步骤进行了数学论证。在中文文本分类实验中,对KNN分类器进行了基于密度的改进,消除了由于文本分布倾斜对分类器产生的影响。实验结果表明,这种方法在文本分类的准确性方面效果较为理想。