一种基于MLP神经网络的大额损失飞行事故预测模型

运用多层感知器(MLP)神经网络方法构建了大额损失飞行事故的预测模型,并利用CASE数据库中抽取的飞行事故案例进行了检验.预测效果检验表明,所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果.机身价值和机龄是大额损失飞行事故的重要影响因素.     

珠江三角洲城市群供水格局研究

根据珠江流域水源分布特点,从流域层面分析了珠江三角洲城市群水资源保障格局;针对珠江三角洲地区需水重心与水资源分布重心的矛盾,分析了珠江三角洲城市群水源工程格局;针对珠江三角洲地区河流密布,洪、潮交汇,防洪、潮形势严峻,局部水污染严重,水质性缺水问题突出,枯水年枯水期的供水安全常常受到严重威胁等问题,提出了城市群供水格局保障措施对策;并给出了珠江三角洲地区重点城市供水格局方案。     

一种基于Logistic回归的银行保险消费行为影响因素分析与预测

运用Logistic回归方法分析了银行保险消费行为的影响因素,并构建了预测模型,然后利用保留样本进行了实证检验.通过对样本数据过离散、空单元、多元共线性、特异值、特殊影响案例的诊断,以及对模型的拟合程度和预测效果的检验,验证了所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果.     

浅谈新型给水除氧剂

N_2H_4是火力发电厂给水除氧剂。由于它毒性大,是可疑的致癌物。从保障工人身体健康和改善劳动环境出发,急需开发高效低毒新型除氧剂。本文较详细介绍了N_2H_4法的缺点及新型除氧的特点、使用情况等,新型除氧剂具有广阔应用前景。     

论我国新闻发言人的培养与管理

新闻发言人在我国已有近30年的时间,仍存在缺乏新闻学、传播学及公共关系学的知识素养问题,这与我国目前的新闻发言人的选拔任用机制不健全,培养模式不完善有关。当务之急是应从新闻发言人的人才培养、选拔机制、聘任制度等方面不断进行完善。     

AES算法的可配置硬件结构设计与实现

在分析AES算法的基础上,介绍了该算法各模块的设计实现方法,并将加解密运算结构设计为1个统一的结构。通过对密钥生成算法的分析,将3种密钥长度的密钥生成算法进行了可配置设计,使该设计能够实现加解密功能。该设计通过了FPGA仿真验证,与传统设计方案相比大大减小了硬件资源的消耗。     

基于OpenStack架构上的高可用实现

为了保证云平台的稳定运营,首先需要提高平台的可用性.对于金融行业而言,首要关心的便是数据安全性.针对云平台数据安全性问题,对数据库高可用做出了实践.介绍了高可用和灾难恢复以及两者的关系,利用SaltStack自动化运维工具部署3个节点的OpenStack平台,借助Haproxy和Keepalived两款开源软件,实现了其中两台控制节点上的数据库的双主高可用.     

基于PCI的虚拟多通道定标器数据采集系统

利用通用的虚拟仪器软件和硬件技术，开发核领域常用核子仪器虚拟多通道定标器，可实现定数和定时工作方式，扩大虚拟仪器技术的应用领域。实验证实，该系统可实现对多路脉冲信号的精确采集，各通道间的同步良好。     

静止无功发生器的控制策略及仿真分析

随着国家和社会经济的快速发展,配电网负荷变得更具多样性,传统的补偿设备已不能满足用户对电能质量日益增长的需要。针对配电网中存在的无功补偿和谐波抑制问题,本文应用先进的静止无功发生器,采用电流直接控制策略,设计一种基于i_d-i_q法的无功参考电流的检测方法。搭建了MATLAB仿真模型,仿真结果表明,该装置对谐波有良好的抑制效果,提高了系统的功率因数,维持了系统的稳定性。     

深度时空能量特征表示下的人体行为识别

目的 利用深度图序列进行人体行为识别是机器视觉和人工智能中的一个重要研究领域,现有研究中存在深度图序列冗余信息过多以及生成的特征图中时序信息缺失等问题。针对深度图序列中冗余信息过多的问题,提出一种关键帧算法,该算法提高了人体行为识别算法的运算效率;针对时序信息缺失的问题,提出了一种新的深度图序列特征表示方法,即深度时空能量图（depth spatial-temporal energy map,DSTEM）,该算法突出了人体行为特征的时序性。方法 关键帧算法根据差分图像序列的冗余系数剔除深度图序列的冗余帧,得到足以表述人体行为的关键帧序列。DSTEM算法根据人体外形及运动特点建立能量场,获得人体能量信息,再将能量信息投影到3个正交轴获得DSTEM。结果 在MSR_Action3D数据集上的实验结果表明,关键帧算法减少冗余量,各算法在关键帧算法处理后运算效率提高了20% 30%。对DSTEM提取的方向梯度直方图（histogram of oriented gradient,HOG）特征,不仅在只有正序行为的数据库上识别准确率达到95.54%,而且在同时具有正序和反序行为的数据库上也能保持82.14%的识别准确率。结论 关键帧算法减少了深度图序列中的冗余信息,提高了特征图提取速率;DSTEM不仅保留了经过能量场突出的人体行为的空间信息,而且完整地记录了人体行为的时序信息,在带有时序信息的行为数据上依然保持较高的识别准确率。