导流洞封堵体温控有限元仿真分析

该文通过对有限元分析软件ANSYS二次开发从而进行封堵体三维温度场及温度应力场仿真分析,根据实际工程模拟了混凝土浇筑的温升温降过程并计算得出混凝土的应力变化,计算结果为封堵体的施工提供参考。     

引入迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别

在脑电图( EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法( SSM-PCA),在选择主成分时,考虑源域和目标域数据的几何和统计特性,并结合迁移学习分类器大间隔投射迁移支持向量机( LMPROJ),给出以SSM-PCA为基础的LMPROJ分类识别方法。实验结果表明,与结合PCA特征抽取技术和K近邻分类器实现的识别方法相比,该方法在识别正确率方面得到较大提升。     

二次回归学习及其在软件开发工作量预测上的应用

回归学习是用于对具有实值标记样本进行学习建模的监督学习技术。为获得良好的预测性能,通常需要大量的训练样本,然而,在实际应用中可收集到的训练样本数量极少。针对该问题,提出一种基于二次学习框架的新型二次回归学习方法———基于神经网络集成的回归树算法( NERT)。该方法借助虚拟样本生成技术,通过串行执行的两个学习阶段对其进行有效利用,有效缓解训练样本不足的困难,从而提升学习性能。同时,通过为两个阶段分别选择泛化能力强和理解性好的学习方法,可得到预测性能好且可理解性高的模型。实验结果表明在训练样本极少的软件开发工作量预测问题上,NERT方法能够从小样本数据得到比现有方法更好的预测性能,同时其模型内在可理解性能够揭示工作量预测的关键因素。     

正则化半监督判别分析方法

为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法避免了类内散度矩阵奇异,同时保持了样本数据的判别结构和几何结构。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于奇异谱分析的DGPS浮标海面高测量误差研究

在高度计绝对定标实验中,利用差分GPS(Differential GPS,DGPS)浮标进行现场海面高测量得到的海面高(Sea Surface Height,SSH)序列之中,除了包含有由风浪引起的高频噪声外,还包括了仪器误差造成的影响。前者可通过低通滤波方式消除,而后者由于是全频段的白噪声,不能通过低通滤波的方式消除。通过研究奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的方法,确定了嵌入维数和截断长度的选取准则,并对其进行仿真,验证了该方法在消除海面高序列的仪器误差噪声中的有效性,同时也验证了嵌入维数和截断长度选取准则的有效性。最后,利用该方法处理了某次DGPS浮标实验获得的海面高序列,处理结果与原始序列相比较为平滑,且在精度上有一定的改善,验证了奇异谱分析方法的有效性。     

中职计算机网络教学分析

在我国中等职业教育是职业教育体系中的重要的组成部分,目前的中职教育积极地进行教学改革.在中职计算机网络专业的学生技能水平和企业中的职员的计算机机能水平有着很大的差距,导致这种现象的主要原因是因为中职计算机网络专业的教学内容缺乏相关的专业知识,教学的体系也不够完善等.本文就对计算机网络教学中出现的问题进行分析和研究.     

Hypermedia Support for Software Development: A Retrospective Assessment

Hypermedia technologies have been available for about a decade. Beginning with Douglas Engelbart, researchers have become interested in applying hypermedia concepts and technologies to software development. This paper assesses this symbiosis between hypermedia and software development as described by research contributions; by our count, more than one hundred articles. To date, no collection of, or guide to, this literature has been published. A number of significant contributions are classified, described, and appraised — providing a guide into what has been a rich but perhaps under-reported research area. Hypermedia has made significant contributions to software development in three primary areas: coping with massive amounts of information associated with software development projects; establishing and maintaining linkages between various types of software engineering documents; and enabling development engineers to record, document, and preserve knowledge about development thoughts, processes and rationale. These contributions may help direct the focus of future research towards building on, combining and assessing the resulting contributions. A research agenda is proposed along these lines.     

An architectural counterpoint in Universal Everything: Fluid Bodies exhibition

ABSTRACT

This exhibition review focuses on the quest for weaving boundaries between body-form-space-and material relationship using immersive technologies. Emerging as an architectural counterpoint, Universal Everything: Fluid Bodies exhibition held in Borusan Contemporary focuses on how we perceive the motion and form in relation to it, as well as fusing senses of kinaesthetic and synaesthetic through a data driven and motion-based visual representation. Through these algorithms, the exhibition displays how neuroarchitecture reminds us of the senses of perception. The architectural counterpoint, intention as an interaction and encounter of the body with ‘the machine’ as the ‘voyeur body’ and how this observational dialogue becomes a research methodology in understanding the nature of movement in space through digital tools.     

基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测

为了准确地对膨胀土进行分类,将主成分分析方法（PCA）和BP神经网络方法（BPNN）相结合,进行膨胀土自由膨胀率预测研究。首先,对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;然后,根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练,得到PCA-BPNN预测结果,从而预测自由膨胀率。采用南阳膨胀土数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好。     

基于有限元法的E-K模型参数敏感性分析

模型参数的确定是数值分析过程中的重要环节,合理把握参数的选取原则,可大大提高结构分析的可靠度以及参数反分析的计算效率.本文借助有限单元法考察了E-K模型参数变化对一个均质堤坝的位移和应力值的影响程度.通过分析明确了E-K模型中各参数对计算结果的敏感程度,同时提出了模型参数的选取原则.