关于网络混凝反应机理的几点认识

通过对新型网格反应池和传统反应池的实验对比,对网格絮凝反应机理进行了理论分析探讨,从而为丰富完善水处理工艺中混凝过程的理论奠定了基础。     

关于网格混凝反应机理的几点认识

通过对新型网格反应池和传统反应池的实验对比,对网格絮凝反应机理行进了理论分析探讨,从而为丰富完善水处理工艺中混凝过程的理论奠定了基础。     

楔形体匀速和自由落体水弹性砰击的半解析法求解EI北大核心CSCD

针对二维弹性楔形体入水过程的流固耦合问题,提出一种基于耦合Wagner理论和模态叠加法的半解析解方法。结构湿表面的速度势基于Wagner理论求解并考虑了结构弹性影响。砰击压力根据伯努利方程求解,为提高求解精度考虑了伯努利方程中速度平方项。通过平均弹性速度修正模型推导出附加质量和阻尼矩阵,将其代入固体动力学方程从而建立统一的流固耦合方程,耦合方程通过基于隐式的Newmark-β算法实现求解。通过计算楔形体垂直恒速和自由落体入水两种运动状态,并与基于半解析、数值和试验的文献结果进行了对比,验证了所提理论的可靠性。     

基于小波奇异信息熵的10 kV供电系统故障选线研究与仿真

针对现有的供电系统中接地故障选线精度不足、反应速率较慢的问题,提出一种利用小波分析、奇异值分解和信息熵的融合的供电系统接地故障选线新方法.充分利用小波变换良好信号时频分析特点,奇异值分解维数压缩、特征提取能力,信息熵测度强大的系统状态、特征信号的定量描述、对比、研究特点,在系统故障后的故障选线中,克服单一方法对系统接地故障的失判或误判.通过Matlab与Simulink软件建立供电系统模型,对基于小波奇异信息熵的供电系统接地故障选线方法进行多方位的测试,实验结果表明该方法对供电系统接地故障能够快速、准确地诊断选线,是一种新的行之有效的供电系统接地故障选线方法.     

社交照片隐私保护机制研究进展

照片分享服务已经广泛渗透到人们生活的各个角落,这种新型服务模式及应用给人们带来便利的同时无形中泄露了用户的隐私信息,而照片分享平台上数量激增的社交照片和多样化的用户需求给隐私保护带来了更大挑战。结合国内外相关最新研究趋势,对社交网络中的照片隐私保护问题进行研究展望。首先介绍基于全生命周期的社交照片隐私保护模型、照片隐私信息分类、照片隐私保护动机和攻击者模型,以及所面临的隐私威胁;其次从社交照片生成与感知、发布与交换、存储与销毁、融合与分析4个环节介绍了其隐私保护机制研究现状;最后展望了该领域的未来研究方向。     

基于RBF预测的模糊神经变风量空调控制

目的为提高变风量空调系统的动态控制性能,提出基于预测的模糊神经网络控制方法.方法通过模糊神经控制器对输入输出量进行控制,预测器进行控制参数预测,比较实际控制量与预测量来进行实时控制和调整参数,从而达到预期的控制效果.结果仿真试验表明,该方法控制动态响应快,超调小、控制精度高,具有良好的动态性能和稳态性能.结论所提出的控制方法能有效地提高了变风量空调系统的动态性能,并由仿真结果验证了其有效性.     

叉式装卸车JIS标准

本文介紹日本1960年3月頒佈的叉式装卸車标准,内容詳細地規定了日本叉车的术语、尺寸参数、性能参数、試驗的內容和方法、命名及标記。最后并有叉車稳定性计算公式的附录,週过附录的計算公式所求得的叉車倾复坡度,可以代替倾斜試驗机去决定叉車的稳定性。     

深层融合度量子空间学习稀疏特征提取算法

特征提取作为模式识别中的重要步骤,一直是图像处理研究的重点,逐渐兴起的深度学习理论,作为一种新的深层特征提取模型,越来越受到广大学者的关注。本文提出一种基于深层融合度量学习的稀疏特征提取算法,在深度学习的框架内,构建度量映射矩阵,对图像进行分层映射,最大化保留样本集类间区分信息,并且通过稀疏迭代来保证特征提取结果的稀疏性。首先构建图像集距离度量函数,然后通过求解最大化类间距离来确定最优度量映射矩阵,同时对特征映射结果进行 范数稀疏迭代,提高噪声鲁棒性。然后对这个基本特征提取单元进行深度化改造,在第二层中进行同样的度量学习操作,最终通过多层融合提取得到分层深度稀疏特征。相对于已有子空间方法,本文在特征映射过程中引入度量自学习机制,并着重对各个特征映射层进行视觉合理性稀疏约束,融合多层特征语义描述生成最终特征提取结果。在FERET、AR、Yale等经典人脸数据库以及MNIST、CIFAR-10等目标数据库上的实验结果表明,该算法可以取得较高的识别率以及较好的光照、表情、人脸朝向鲁棒性,并且相对于卷积神经网络等深度学习框架具有结构简洁、收敛速度快等优点。