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101.
电动客车外形设计与外流场数值模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电动汽车的特点 ,提出了旨在减小客车车身阻力系数的外形设计方案 ;并运用 Fluent软件对客车车身外围流场进行了数值模拟 ,得到了客车的空气动力特征和流场细节 ,为获得最佳的空气动力性的客车设计提供了直观依据 相似文献
102.
高性能混凝土配合比设计的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从对HPC组成、结构的认识出发,借鉴利用拨开系数求砂率的方法,提出了一种新的HPC配制方法,并通过试验证实该方法是完全可行的. 相似文献
103.
DWT-Based Watermarking Scheme for Digital Images 总被引:2,自引:0,他引:2
A watermarking scheme for digital images is introduced. This method is based on discrete wavelet transform and spread spectrum technique. A discrete wavelet transformed binary signature image is expanded by an m-sequence and added to the large wavelet coefficients of a host image with a scale factor. Good balance be-tween transparency and robustness is achieved by the selection of the scale factor. In addition, the spread spec-trum technique is adopted to increase the robustness of this watermarking scheme. The experimental results show that the proposed method is of good performance and robustness for common image operations such as JPEG lossy compression, etc. 相似文献
104.
105.
106.
107.
108.
介绍了一种以PIC系列单片机或个人电脑为控制核心的、基于GSM短信息的温度监控系统的硬件与软件设计。该系统采用了不同于一般TEXT或PDU的短信格式,具有更强的通用性和更好的可识别性。 相似文献
109.
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习方法,克服了传统机器学习方法在训练中的局部极小问题,过学习和欠学习等问题,具有很好的泛化能力.本文介绍了应用于回归分析的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本理论,然后以随机激励下压电智能结构的响应数据作为训练样本集,采用LS-SVM方法辨识系统,仿真结果验证了这种方法的有效性. 相似文献
110.
Application of evidence theory in information fusion of multiple sources in bayesian analysis 总被引:4,自引:0,他引:4
How to obtain proper prior distribution is one of the most critical problems in Bayesian analysis. In many practical cases, the prior information often comes from different sources, and the prior distribution form could be easily known in some certain way while the parameters are hard to determine. In this paper, based on the evidence theory, a new, method is presented to fuse the information of multiple sources and determine the parameters of the prior distribution when tile form is known. By taking the prior distributions which result from the infornlation of multiple sources and converting them into corresponding mass functions which can be combined by Dempster-Shafer (D-S) method, we get the combined mass function and the representative points of the prior distribution. These points are used to fit with the given distribution form to determine the parameters of the prior distribution. And then the fused prior distribution is obtained and Bayesian analysis can be performed. How to convert the prior distributions into mass functions properly and get the representative points of the fused prior distribution is the central question we address m this paper. The simulation example shows that the proposed method is effective. 相似文献