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21.
介绍了一种日常参数智能控制器的研制及研制过程中的几个重要问题的解决方法。特别是用于城市照明及美化城市的彩灯的开、关时间智能控制方面,给出了依据当地绝对时间、经度、纬度进行昼夜时间计算的方法,使之在不接光电传感器情况下可跟踪季节的昼夜变化。控制系统采用89C2051单片机,配有时钟日历芯片DS12887,系统体积小、功能强、可靠性高。 相似文献
22.
本文阐述了通过Friedel-Crafts反应合成邻-(4-乙基苯甲酰基)苯甲酸的方法.研究了影响产物质量的因素,提出了适宜的工艺条件. 相似文献
23.
基于分层加权的多边形图形匹配 总被引:6,自引:3,他引:3
提出了一种适用凸凹多边形匹配的分层加权测度方法,在此方法中,对凹多边形、首先进行基于提取凸多边形的模式分解,对凹多边形添加辅助线,形成新的外接凸多边形、通过依次抽取外接凸多边形,将凹多边形表达为仅由凸多边形组成的多层拓扑结构,然后,利用预先定义的互为模板的相似度量准则和分层加权测度模型,计算得到多边形的相似度系数,从而实现凹多边形的匹配和检索。 相似文献
24.
Cif2000平台下的核磁共振测井解谱方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了在Cif2000多井解释平台下的核磁共振解谱方法与编程实现。解谱采用加入平滑因子后在特征矩阵的奇异值分解中截去小的非零奇异值的方法,可以在低信噪比时得到稳定的弛豫谱,在油田实际应用中证明了该方法的有效性。根据该方法在Cif2000平台上编制了完整的解谱处理程序,可以直接用于油田的生产实际。 相似文献
25.
J.C. Helton J.D. Johnson W.L. Oberkampf C.J. Sallaberry 《Reliability Engineering & System Safety》2006,91(10-11):1414-1434
Three applications of sampling-based sensitivity analysis in conjunction with evidence theory representations for epistemic uncertainty in model inputs are described: (i) an initial exploratory analysis to assess model behavior and provide insights for additional analysis; (ii) a stepwise analysis showing the incremental effects of uncertain variables on complementary cumulative belief functions and complementary cumulative plausibility functions; and (iii) a summary analysis showing a spectrum of variance-based sensitivity analysis results that derive from probability spaces that are consistent with the evidence space under consideration. 相似文献
26.
松辽盆地南部岩性圈闭识别技术及效果 总被引:1,自引:0,他引:1
寻找隐蔽油气藏一直是油气勘探中的难题,我国东部吉林油田的中浅层已进入高成熟勘探阶段,油气勘探已由早期的构造圈闭勘探转变为现今的以隐蔽圈闭勘探为主的阶段。本文针对松辽盆地南部的西部前缘带三维连片工区及伊通地堑岔路河断陷,综合应用构造精细解释、声波曲线重构波阻抗反演、层序地层学、地震相及沉积(微)相分析、模型正演、地震属性分析、频谱分解及三维可视化等技术手段,所提供的多口探井获得工业油气流或有良好的油气显示,取得了较好的解释效果。 相似文献
27.
The goal of face recognition is to distinguish persons via their facial images. Each person's images form a cluster, and a new image is recognized by assigning it to the correct cluster. Since the images are very high-dimensional, it is necessary to reduce their dimension. Linear discriminant analysis (LDA) has been shown to be effective at dimension reduction while preserving the cluster structure of the data. It is classically defined as an optimization problem involving covariance matrices that represent the scatter within and between clusters. The requirement that one of these matrices be nonsingular restricts its application to datasets in which the dimension of the data does not exceed the sample size. For face recognition, however, the dimension typically exceeds the number of images in the database, resulting in what is referred to as the small sample size problem. Recently, the applicability of LDA has been extended by using the generalized singular value decomposition (GSVD) to circumvent the nonsingularity requirement, thus making LDA directly applicable to face recognition data. Our experiments confirm that LDA/GSVD solves the small sample size problem very effectively as compared with other current methods. 相似文献
28.
A stochastic realization problem of a stationary stochastic process is re-visited, and a new stochastically balanced realization algorithm is derived in a Hilbert space generated by second-order stationary processes. The present algorithm computes a stochastically balanced realization by means of the singular value decomposition of a weighted block Hankel matrix derived by a “block LQ decomposition”. Extension to a stochastic subspace identification method explains how the proposed abstract algorithm is implemented in system identification. 相似文献
29.
30.