水电站常用的三类临时桥设计简介

根据水电站临时桥的特点,简单介绍水电站常用的三类临时桥如贝雷桁架梁桥、贝雷桁架吊桥、索道桥的设计、优缺点等,为水电站临时桥的选型及施工提供参考。     

基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的。针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器。算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后进行贝叶斯分类的各个属性间能尽可能达到属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器并扩大了朴素贝叶斯分类器的应用范围。     

基于XWiki的科研协作管理支撑平台

针对传统科研活动环境中信息资源相对孤立、项目成员间协作性差、项目管理和协作过程复杂以及整体效率低下等问题,提出一种基于XWiki的科研协作管理支撑平台架构设计方案,并对其进行具体实现。该平台便于科研项目管理,实现了科研团体内部知识的高效共享,并提高了科研协作管理效率,有效推动了科研协作管理信息化进程。     

智能卡操作系统结构研究

重点介绍智能卡操作系统COS的四大基本功能:传输管理、命令解释、文件管理和安全管理.在此基础上,提出COS新的体系结构,并构建出各模块的状态转换图,最后根据项目实践总结该结构的优点.     

话语标记的语体特征研究及应用

话语标记作为一种常见的话语现象,已成为话语分析研究的重要课题。由于研究角度不同,人们对于话语标记的认识和分类至今仍存在较大差异。该文从语体的角度提出假设,认为话语标记具有一定的语体特征。为准确描写话语标记的语体特征,提出了“语体度”的概念。通过对采样话语标记在不同语体的语料中分布情况进行定量分析,证实了相当一部分话语标记具有明显的语体特征,并根据分析结果选择特征向量,采用Rocchio分类法对开放文本进行自动语体分类实验,正确率达到82.9%。事实证明话语标记的语体特征对文本分类具有一定的参考价值。     

数据挖掘在电机制造行业中的应用

介绍了电机制造业的特点,指出在电机制造业销售管理中实施客户关系管理(CRM)以及物流管理中实施供应链风险管理的重要性,从而引出数据挖掘(DM)技术.最后.叙述数据挖掘在电机制造业中的应用.     

基于多项式求根的双厚度透射率模型确定光学常数

为解决光谱反演法确定物质光学常数的一些问题,基于传统的双厚度透射率模型,建立厚度分别为L和2L的光谱透射率方程,通过代数运算获得与衰减系数有关的八次多项式方程,求解并选择其大于0小于1的实数根来计算衰减系数和消光系数;再求解关于界面反射率的一元二次方程,选择其大于0小于1的根来计算折射率。在确定光学常数的过程中,新方法没有反演误差和迭代计算耗时问题。利用已知文献中庚烷的光学常数验证新方法的可靠性,并分析了双厚度不满足2倍关系时对计算结果的影响,结论是第二厚度2L的相对误差不超过1%时,消光系数的计算误差不超过2.03%,不考虑3个强吸收点时,折射率的计算误差不超过1%。     

低电平扫描电流高强辐射场试验方法研究

低电平扫描电流试验(LLSC)是飞机高强辐射场(HIRF)试验的一部分,其实质是在2~400 MHz 频段 内对飞机进行电磁辐照,以确定外部HIRF 环境与设备线束感应电流之间的传递函数。基于RTCA/ DO-160G 和SAE ARP5583A 标准建立HIRF 测试环境,通过对AC312E 直升机开展低电平扫描电流试验,得到了线束传递函数随频 率、天线极化方式、电磁辐照方向、线束布置的变化规律并分析了其影响机理。结果表明:发射天线以不同极化方式 辐照机体时,不同布置的线束其传递函数有一定差别;发射天线以垂直极化在0°方向辐照时,行李舱附近右发动机 控制单元(EECUR)线束的传递函数比位于驾驶舱的座舱显示器(MFD)线束的传递函数要小;发射天线以垂直极化 方式在不同方向辐照机体时,EECUR 线束在某些频段下在右侧90°方向辐照比左侧270°方向辐照的传递函数要大。 所得结论可为直升机适航符合性验证和低电平扫描电流试验的开展提供参考与支撑。     

一种用于高T;无卤覆铜板的含氮酚醛树脂的制备方法

文章涉及一种新型含氮树脂的制备方法,替代传统的含氮树脂,使用溶剂充分溶解,作为含磷树脂的固化剂,可用于无卤覆铜板的生产,所得覆铜板的性能均一,T;180 ℃以上,耐热性T288 ℃约为10 min。     

基于深度学习和灰度纹理特征的铁路接触网绝缘子状态检测

铁路接触网绝缘子状态检测对铁路行车安全有着 重大的意义,为解决目前人工对绝缘 子图像检测结果的不确定性,提出一种深度学习结合灰度纹理特征的检测方法。首先使用 Faster R-CNN (faster region-based convolutional neural network)目标检测算法对图像中绝缘子精确识别,再通过灰度共生矩阵对绝缘子纹理 特征进行分析提取,之后结合支持向量机将绝缘子分为正常绝缘子和异常绝缘子,实验数 据结果证明使用能量、熵、相关度3种纹理特征进行绝缘子状态分类时对实验数据中的正 常状态绝缘子的分类精度可达100%,异常状态绝缘子的分类精度达97.5%,最后依据绝缘 子图像灰度分布的周期性特点,利用灰度积分投影将异常绝缘子分为破损绝缘子和夹杂异 物绝缘子。实验结果表明所提方法可以有效对绝缘子状态进行检测分类。