考虑边界排水时间效应的软土一维非线性固结近似解答

为了考虑实际工程中,土层边界的排水性状是一个随时间连续变化的过程,基于经典的非线性压缩和非线性渗透关系,研究考虑排水边界时间效应时固结系数随时间变化的土体一维非线性固结问题。通过分离变量法和Laplace变换技术,获得该固结问题的近似解答;再将该文解退化并与既有差分解答进行对比,从而验证近似解答正确性。基于所得解,探讨了压缩指数与渗透指数比值Cc/Ck、最终有效应力与初始有效应力比值Nq及界面参数α、β对土体固结特性的影响。结果表明：在连续排水条件下,土体内的不排水对称面的位置与界面参数有关,并且随时间会发生变化;当Cc/Ck>1时,在固结前期,土体的沉降速率随着Nq值的增大而增大,而在固结后期则相反。排水边界的界面参数取值对反映边界排水速率影响很大,因此工程中计算地基固结速率时有必要确定界面参数取值。     

样本大小对稀有类分类的影响

分类稀有类在现实生活中的很多领域都有广泛的应用,但普通的分类算法在分类稀有类时往往失效.探讨了影响稀有类分类的各个因素,针对影响稀有类中的一个因素,样本大小对稀有类的影响进行了研究.对于UCI学习库中的三个数据集,在weka平台上使用Roration Forest进行实验,对于相同的类比率,使用unsupervised resample数据预处理方法使样本由小变大.结果表明在特定的类比率下,使样本变大,由数据的不平衡分布造成的分类错误下降,普通的分类算法在分类稀有类时往往也可以取得很好的分类结果.     

区间序信息系统及其属性约简算法

在不含决策属性的区间序信息系统中,区间偏序关系的不完备性造成信息流失。针对该问题,提出一种新的基于区间模糊数的区间序全序关系,以此建立区间序信息系统,并分析其相关上、下近似的单调性和包含性。采用不可区分函数的方法,给出区间序信息系统的属性约简算法,并通过算例验证了该算法的有效性。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

ASP.NET动态网页中的数据传递技术

网页的设计如今在网络中非常常见,而在各个网页间传递信息也是必不可少,该文选择了网页间传递数据的多个对象进行说明,对比分析了各个对象之间的差异和优缺点,并举例说明了各个对象的应用方法。具体应用决定了数据传递方式的选择,合理数据传递方式选择是Web页面的设计中的关键考虑因素。     

支持新型控制协议SIP的电力系统视频监控设计

针对电力系统视频监控工程的实际技术问题,采用嵌入式设备和基于网络分层的SIP管理架构,提出了一种支持新型控制协议SIP的电力系统视频监控设计,包括SIP的控制机制、基于SIP的监控系统结构、视频监控系统总体组成、硬件设计、软件设计和实验结论等;该系统的各成员之间可以通过组播或单播的方式进行交互,并在域内处理大量的信令信息和媒体流信息,具有扩展性、智能性、灵活性、自主性和互操作性等多种优良特性;经测试指标符合技术规范,实现了电力系统视频监控管理及控制的基本和扩展功能。     

稀有类分类问题探讨

分类是数据挖掘中的重要任务之一,稀有类分类问题是分类中的一个重要分支,可以描述为从一个分布极不平衡的数据集中标识出那些具有显著意义却很少发生的实例,在现实生活中的很多领域都有广泛的应用.详细地介绍了稀有类分类的问题,探讨了稀有类分类的一些特征、影响稀有类分类的一些因素和对稀有类分类进行评估的标准,介绍了当前分类稀有类的主要方法:基于数据集的方法和基于算法的方法.介绍了当前几种流行的稀有类分类算法.     

多线程微机控制配料系统软件的设计与实现

讨论了在微机控制配料系统中,双秤配料系统的工作原理与计算机控制原理,并给出了软件设计流程图及实现多线程控制的程序代码.该方法目前已经应用到饲料加工生产中,对提高生产速度和生产率起到了至关重要的作用.     

可变车道行驶方向的动态控制方法研究

针对大城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,提出一种根据双向交通运行状态动态控制可变车道行驶方向的交通控制方法.利用可变车道路段双向饱和度分析道路交通运行状态,以此划分为5种交通状态,建立各种交通状态下对应的车道行驶方向优化模型,并使用枚举法对模型求解,最后应用微观仿真软件进行案例分析.结果表明:与传统的定时控制模式相比,本文提出的动态控制方法能够更好地减少潮汐路段的车辆平均延误和提高车辆通行效率,有效缓解潮汐交通需求条件下的道路交通拥堵现状.     

基于随机矩阵最大特征值分布的频谱感知算法

现有频谱感知算法在低信噪比时检测性能较低且受虚警概率影响大,针对此问题,提出了一种基于wishart矩阵样本协方差矩阵最大特征值的分布特性的频谱感知算法。该算法利用最大特征值与几何平均特征值的比值,不需要主用户的先验知识,不敏感于噪声,对相关信号和独立同分布信号均具有较高的检测性能。仿真结果表明,所提算法受虚警概率的影响较小,检测性能高,并且在采样点数、协作用户数、信噪比及虚警概率较小的情况下,也能获得较好的检测性能。