水工钢衬复合填充接触灌浆技术在景洪水电站的应用

景洪水电站在钢衬接触灌浆施工中,应用了水泥与化学灌浆相结合的复合填充灌浆方法,取得了较好的效果.主要对该技术的实施要点及效果进行介绍,供同类工程借鉴和探讨.     

基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析

蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并与实测资料比较,得出很接近的结论.     

水资源复合系统协调性指标体系构建与调控措施研究

根据复合系统协调性理论,通过分析水资源复合系统内水资源子系统、社会经济子系统和生态环境子系统两两之间的相互作用关系,以全新的视角构建了水资源复合系统协调性评价指标体系,并针对指标反映的系统特征和系统间关系相应地提出了子系统之间协调性调控措施。     

基于PSO-ICA 和RBF 神经网络的转炉炼钢终点预报模型

提出将微粒群优化算法和独立成分分析引入到径向基函数神经网络模型用于转炉炼钢终点预报．利用 微粒群优化算法的全局遍历特性和快速不动点算法的局部寻优能力,改进了传统的独立成分分析算法,解决了其目 标函数易陷入局部最优和独立特征排序不确定的问题,压缩冗余信息并降低输入维数．将提取出的独立特征输入径 向基函数神经网络,预报终点温度和碳含量．对转炉生产实测数据进行了仿真,结果表明该模型能有效提高预报精 度,保证预报的可靠性．     

基于三次样条权函数神经网络的钢坯温度预报

针对传统神经网络对铜坯温度预报存在的一些缺点,如：隐层数不易确定．网络训练对初值敏感等。该文利用三次样条权函数神经网络建立了钢坯温度预报模型．克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明该模型具有较高的精度。     

基于小波域的模糊增强算法

在小波域上用模糊增强算法实现图像的增强,这是涉足较少的一个领域,以前基本上都是分开研究图像的增强算法.在小波域上增强图像,小波基的选择是很重要的一个问题.给出了选择小波基的标准,针对本算法,使用了相对较好的bior4.4小波基,对模糊增强算法,在传统的模糊增强算法基础上,提出了一种改进算法.它主要是对隶属度函数的修改,改进后的隶属度函数取值范围更广泛,适应性更强.所有的算法都经过了Matlab编程,实验表明,增强以后的图像能够显示更多的细节,图像变得更加清晰,可以得出本算法基本上是成功的.     

一类线性切换系统的非脆弱控制器设计方法

研究一类线性切换系统的非脆弱控制器的设计问题。分别考虑当系统的控制器增益存在加性摄动和乘性摄动时,利用公共Lyapunov函数法给出切换闭环系统混杂状态反馈控制器存在的条件,并通过变量替换和Schur补引理将非脆弱控制器的设计问题转换为线性矩阵不等式（LMI）的求解问题。通过仿真证实所提方法的有效性。     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

浅谈如何掌握邮件合并功能并发挥它的妙用

本文通过介绍Word邮件合并功能的操作步骤并掌握它学会进行知识的迁移,因不同工作岗位的需要,学会举一反三,在日常的生活工作当中,巧用Word邮件合并功能,从重复劳动中解脱。     

利用贝叶斯结构模型的复杂形状建筑物提取

现有的建筑物轮廓提取方法在处理非矩形的复杂形状建筑物时存在局限性,为克服这一缺点,提出一种航拍图像复杂形状建筑物轮廓的提取方法.针对复杂形状建筑物结构不规则的特点,提出一种贝叶斯结构模型.该模型以概率的形式表示建筑物边缘之间的连接关系;并引入Boosting决策树方法,综合考虑建筑物边缘周围的颜色和纹理等多种图像信息,增强了模型的鲁棒性.另外,设计了一种长度归一化的能量函数来描述建筑物轮廓,并运用图优化算法全局寻优,实现对建筑物轮廓的提取.实验结果表明,该方法能有效地提取多种复杂形状建筑物的轮廓.