基于修正作物系数模型半干旱区玉米腾发量估算

为准确估算半干旱区玉米腾发量,该研究通过田间实测气象数据、株高、叶面积指数、覆膜情 况、水分及盐分胁迫等信息对基本作物系数（Ｋｃｂ）和蒸发系数（Ｋｅ）进行修正,并基于Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ 模型,采用修正作物系数估算玉米蒸散量,并利用水量平衡法计算得到的玉米实际蒸散量对估算结果进 行验证。结果表明修正作物系数法对于各生育阶段计算误差均低于３％,整个生育期的计算误差仅为 １．９％,其计算精度优于单作物系数法和双作物系数法,可较为准确估算玉米各生育阶段及整个生育期 的腾发量。     

基于SVM的PC刚构桥施工期时变可靠度

为了研究早龄期混凝土材料时变性能,通过现场24组主梁同步养生试块力学试验结果,得到了早龄期混凝土弹性模量的时变规律.基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立了施工期预应力混凝土(prestressed concrete,PC)刚构桥标高控制可靠度模型,结合蒙特卡洛法计算了PC刚构桥标高控制可靠指标.结果表明:主桥同样状态下,混凝土弹性模量与龄期之间的关系呈现幂函数关系,PC刚构桥中悬臂阶段与最大悬臂阶段应以不同的自由端挠度偏差容许值控制,中悬臂阶段自由端挠度偏差容许值最大不高于4 mm,最大悬臂阶段自由端挠度偏差容许值最大不高于20 mm.     

基于流固耦合的闸板防喷器建模及有限元分析

为了更加准确地分析流体对闸板剪切力的影响规律,需要对闸板防喷器剪切钻杆进行流固耦合分析。以钻杆窜动和扭转2种动态工况为例,利用SolidWorks建立闸板防喷器三维模型,并对防喷器内部流体域进行有限元建模,输出到ANSYS Fluent进行有限元分析。结果表明:在闸板剪切钻杆过程中,流体达到稳态后,在钻杆窜动工况下,流体力随钻杆受载荷力增大而减小; 在钻杆扭转工况下,流体力随钻杆扭转角度而变化,在扭转90°时流体力最大。研究结果可为防喷器剪切闸板的剪切能力分析及结构设计提供参考。     

金(Ⅰ)硫脲络盐的红外吸收光谱

山口、和 Dash 等人曾对金属硫脲络盐的红外光谱作过研究。至今,有关金(I)硫脲络盐的红外光谱资料,报道甚少。本文的目的是阐明金(I)硫脲络盐中金原子与硫脲的硫,还是氮进行成键。实验部份我们根据文献合成了下列三种金(I)硫脲络盐:〔Au(Thio)_2〕_2SO_4、Au(Thio)_2NO_3和 Au(Thio)_2ClO_3。另外,我们采用离子互换反应合成了二种含金络盐,分别为 Au(Thio)_2 SCN 和苦味酸二硫脲合金(I)〔Au(Thio)_2OC_6H_2(NO_2)_3〕。合成的方法与前人稍有不     

大数据和云计算技术探析

随着大数据时代的来临,海量数据的处理成为了新的难题.结合大数据和云计算技术的背景,阐述了大数据和云计算的产生、发展和一些关键技术以及将来面临的诸多问题及新的挑战.     

计算机网络接入管理信息系统的设计

以信息系统开发相关理论为基础,论述如何设计一套计算机网络接入管理信息系统,实现与接入有关的桌面管理、设备管理、软件安全管理、网络管理的综合集成,为计算机网络接入管理的各项处理流程提供综合的系统支撑平台。     

分布式大规模监控视频存储系统THNVR

通过分析网络视频监控应用中的存储需求特点,提出了一种采用低成本SATA硬盘的高性能存储解决方案。该方案使用定长文件,并将结构化与非结构化数据分别存储和检索,彻底克服了传统解决方案中磁盘碎片导致存储性能下降的问题。该方案还采用了自适应的缓冲技术,对磁盘访问进行了有效的规整和调度,充分利用了磁盘的写入带宽。此外,该方案还实现了容错、扩展等重要功能。性能分析显示,该方案在普通计算机和SATA磁盘上能够同时记录256路D1或512路CIF视频数据流。     

结合隶属度与像素交替引导滤波的鲁棒模糊聚类算法

模糊局部信息C-均值（FLICM）聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量的加权模糊局部信息C-均值（KWFLICM）聚类算法,提出一种隶属度与像素值交替引导的核模糊聚类算法。将像素引导隶属度滤波模块和隶属度引导像素滤波模块引入KWFLICM算法,构造一种引导滤波约束的多目标核模糊聚类优化模型,采用最小二乘法对该模型进行迭代求解。在迭代过程中,通过像素引导隶属度滤波和隶属度引导像素滤波,分别修正输入图像的隶属度和像素值,进一步提高核模糊聚类算法对含噪图像的鲁棒性。实验结果表明,与同类核模糊聚类算法相比,该算法在莱斯噪声干扰下的误分率、精确度、峰值信噪比、Jaccard相似系数等评价指标上表现突出,具有更好的分割性能和更强的鲁棒性。     

基于人工神经网络预测柴油机油台架试验结果

根据ＣＤ级柴油机的模拟实验与台架试验的基础数据,用人工神经网络的反向传播（ＢＰ）方法,对两者的关系进行了研究,给出了人工神经网络的学习速率为０．２,动量因子为０．９,对人工神经网络的拓扑结构也进行了研究,得到了合适的５－７－２拓扑结构及各节点间的权重系数。探讨了用模拟实验数据预测台架试验结果的可能性,通过检验,证明了用人工神经网络方法建立的模型能准确预报柴油机油的台架试验结果。     

基于加速k均值的谱聚类图像分割算法改进

对谱聚类图像分割算法进行改进,即引入加速均值算法替换原算法中的k均值算法,得出加速谱聚类的图像分割算法.将改进算法应用于微软剑桥研究院Grab cut数据集中的5幅实验图像,结果显示:在平均区域一致性评价不降低的前提下,改进算法完成分割所花费的平均时间比改进前可缩短58％.