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991.
分析了ANSYS软件的主要特性及其求解步骤,结合案例,探讨了ANSYS在建筑结构受力计算的应用,体现了有限元软件在结构计算机中的优越性。 相似文献
992.
北京王府井步行商业街景观环境设计探析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对北京王府井步行商业街景观环境现状进行研究分析,归纳总结出王府井步行商业街景观设计应遵循的原则,并且提出对王府井步行商业街景观环境设计的对策:突出历史文化的主题,构建绿色、和谐的街道形态,加强街道景观的维护管理,从而对王府井步行商业街景观环境进行更为良好的营造,提升王府井步行商业街景观环境的质量. 相似文献
993.
针对传统EPC( Electronic Product Code)网络架构中对EPC数据安全性考虑不足以及访问控制具体实现难度较大等问题,提出一种基于PKI的改进的EPC网络模型.模型在传统的EPC网络架构的基础上引入一个经过简化的轻量级的PKI模块,实现通信过程中的身份认证和加密传输等服务.同时改进用户与EPCIS信息服务器的交互流程,引进可信中间服务层(TM-server)实现对通信过程的访问控制,返回给用户的数据经过密钥加密并由TM -server进行转发,以达到EPCIS服务器对用户隔离以及可信传输的目的.最后尝试引进RBAC模型,经分析表明本架构很好地实现了对EPC数据的访问控制,提升了EPC网络的安全性. 相似文献
994.
基于选择性集成的最大化软间隔算法 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,boosting集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此,SelectedBoost通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势. 相似文献
995.
为了正确检测人脸区域、提高驾驶室内光照不足情况下人脸检测与定位方法的准确性和实时性,采用了肤色聚类的人脸检测方法,利用肤色聚类性将彩色图像分割成皮肤区和非皮肤区。同时,提出一种基于多尺度Retinex算法的改进算法,其能够在人脸检测之前对图像进行光照补偿处理。将改进后的算法应用到新建立的人脸图像库中进行仿真实验,并与传统的肤色聚类人脸检测方法进行对比,其正确率提高了4.7%。实验结果表明:改进后的肤色聚类人脸检测算法可实现对不同光照变化和旋转角度的人脸进行检测,且具有很强的实用价值。 相似文献
996.
997.
998.
999.
1000.
为降低计算多状态网络可靠度的复杂性,综合考虑网络中具有多态性的边处于各中间状态的概率及从某中间状态转换到相邻状态对网络性能的影响,提出了一种基于边状态枚举计算多状态网络可靠度上下界的算法.该算法首先令网络中各边仅取完全工作和完全失效两种状态,将处于中间状态的概率分别叠加到完全工作和完全失效状态的概率上,得到可靠度上下界的初始值;而后按照对可靠度影响递减的顺序迭代枚举边的中间状态,通过集合间的比较,计算可靠度上下界的改变值,同时获得不断减小的可靠度上界和不断增加的可靠度下界,使其最终收敛于可靠度精确值.该算法不需提前求取网络d-最小割(路)集,且枚举较少的网络状态即可得到紧凑的可靠度上下界.相关引理的证明及算例分析验证了该算法的正确性和有效性. 相似文献