基于阵列扩展的宽带DOA估计算法

导向矢量的频率不一致性不利于宽带信号的DOA估计。为此,首先提出宽带直接空间谱估计算法,但是其限制条件过于苛刻;然后利用宽带信号的时延性质对阵列进行扩展,提出一种新的宽带DOA估计算法,新算法不需要DOA预估计;最后分析了梳妆谱和连续谱两种情形下如何使用新算法的问题。仿真实验结果表明,在信噪比较高的条件下,与传统算法相比,新算法的估计成功率更高,估计误差更小。     

基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法

提出了一种基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法。首先构造了一种用于代数曲线曲面变形的伸缩因子,然后将所构造的伸缩因子分别作用于待变形的代数曲线与曲面,通过改变伸缩因子各参数的取值实现对代数曲线曲面的变形。实例表明,该方法操作方便,易于控制,可获得丰富的变形效果,是一种简单有效的代数曲线曲面变形方法。     

飞机起落架收放系统建模与故障仿真

针对某型支线客机的起落架收放系统,分析了其主要故障类型和故障原因。应用AMESim仿真平台建立了起落架收放系统模型,对该系统的正常收放过程进行了仿真,得到作动筒行程和液压泵出口压力、流量变化情况,并进行了结果分析,仿真结果满足起落架收放系统的基本性能指标。研究了液压泵泄漏、作动筒泄漏、油滤堵塞、节流阀堵塞等对系统工作特性影响较大的故障模式。仿真并分析了不同部件性能参数变化对系统工作性能的影响,为起落架收放系统故障诊断和健康状态监测在工程中的应用提供了有益的参考。     

熵权物元可拓模型在河流黑臭评价中的应用

考虑河流致黑致臭成因的模糊性和不确定性,以及干旱地区河流黑臭成因的复杂性,应用熵权赋权法确定各个评价指标的权重,建立基于熵权的物元可拓模型进行干旱地区河流黑臭评价。以具有代表性的丹河晋城河段为研究对象,设置赵庄、东焦河水库出口、高平河西、任庄水库、白水河5个监测断面,对其丰水期、平水期、枯水期水质进行现场监测,选取BOD、COD、NH3-N、Mn、DO、CH、Fe、P为评价指标进行河流黑臭评价。评价结果表明:模型预测结果与实际情况吻合较好,预测精度较高。     

丹江口大坝加高改扩建工程档案管理浅析

丹江口大坝加高工程的档案管理不同于一般水利工程档案管理,它具有新旧档案形成时间间隔长、法律依据不统一和档案归档要求不同等特点。指出了改扩建工程档案管理存在的问题,介绍了南水北调中线水源有限公司在丹江口改扩建水利工程档案管理实践中所取得的宝贵经验,包括建立完善的档案保障体系和约束机制,科学分类以促进新老档案结合,加强档案收集、整理和归档,充分发挥业主核心作用,推进档案信息化建设等具体措施。可为其他改扩建水利工程档案管理工作提供参考。     

基于梯形模糊数的不确定性河道生态需水模型及其应用

将模糊数引入河道生态需水估算方法中,建立了模糊生态流速和模糊生态水力半径的概念。以抛物线型过水断面河道为例,在扩展原理的基础上,建立了流量与模糊生态流速、模糊生态水力半径的函数关系,提出了基于梯形模糊数的不确定性河道生态需水模型,设计了算法流程。以杜柯河壤塘站为例进行研究,计算并给出了其不确定性河道生态需水量的结果。最后利用Tennant法对所建模型的实用性进行了验证,并对计算结果的表达形式进行了分析。结果表明本文方法得到的结果更合理,效果更好。     

O'Caml泛型编程中“泛型抽象”的研究

泛型编程旨在编写一般化并可重复使用的算法,主要目的是提高程序的复用性,其效率与针对某特定数据类型而设计的算法相同.泛型编程可以使算法与数据结构完全分离,极大提高了程序的灵活性.在O'Caml语言中已经实现了类型标记函数和泛型函数,但泛型函数的类型参数只能是基本类型或实例化类型,不能使用抽象类型.“泛型抽象”是指使用抽象类型作为类型参数的函数定义方法,实现了“泛型编程”类型参数的多样化.文中在O'Caml语言上进行“泛型抽象”的研究,根据规则对O'Caml语言语法进行扩展,并在O'Caml语言中实现了“泛型抽象”函数定义.     

基于多源信息融合的小电流接地系统故障选线方法研究

针对小电流接地系统故障选线难的问题,提出了一种基于多源信息融合的小电流接地系统故障选线方法。该方法以可能发生故障的线路集合、各线路故障特征集合和各线路故障特征规定的量域作为可拓融合的物元三要素,以故障角的大小为权重,把在小故障角下选线准确的能量选线法和大故障角下选线准确的小波包选线法有效融合,并结合重合闸技术实现了准确选线。仿真结果验证了该方法的有效性和合理性。     

可拓K近邻算法在数据聚类分析中的应用

针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法（Extension K Nearest Neighbor,EKNN）。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。     

基于主题短语的搜索引擎结果聚类

为了解决搜索引擎检索结果中的主题混杂现象,帮助用户快速准确地定位到有价值的信息,提出基于主题短语的搜索引擎结果聚类方法。首先从检索结果中提取查询词并与相邻词语组成主题短语,建立包含高频独立词语及主题短语的混合向量空间模型,同时引入同义词词林对特征项进行语义扩充,最后采用改进的k-means聚类算法对搜索结果进行聚类,并为各个类别提取类别标签。实验结果表明,该算法能有效提高聚类结果的准确率。