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目前在社会发展过程当中,更为高品质的住宅成为小区建设所具有的现实主流发展模式,并且受到社会的广泛关注,同时受到了当前消费者的青睐。在这样的形势下,我们需要进一步的对整体城市住宅小区进行综合性的改善,对传统的设计观念进行优化,对当前群众所存在的多元化需求予以满足,从而使住宅建筑设计的综合设计水平得以大幅度的提高。基于上述角度,以下对当代住宅在当前设计过程当中所存在的特点进行详细的分析,并对相应的完善措施进行综合性的探究。 相似文献
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针对平面并联机构无奇异位置工作空间求解困难、过程繁琐、计算量大等问题,提出了基于CAD求解平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描方法。将[n]自由度平面并联机构分解成[n]条支链进行独立分析,得到每条支链下末端执行器的可达区域,再将所有支链可达区域取交集即为平面并联机构工作空间。应用SolidWorks软件建立平面并联机构模型,进行几何特征处理,通过自动求解器求解,将求解过程图形化,快速得到同轴布局5R机构和平面3-RPR并联机构的无奇异位置工作空间。通过同轴布局5R机构的运动学实验,验证了该求解方法的可行性。 相似文献
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为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络(BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明,相比其他预报方法,所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力。 相似文献
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针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能. 相似文献
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针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值,将多个核函数线性组合,并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明,该方法在小样本情况下,预测效果优于单一核函数的RVM模型,适用于健康管理中实时预测,具有较好的实用性。 相似文献
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文章以西安市长安广场为研究对象,运用社会调查和数理分析等方法,将长安广场内的群体性活动分为舒缓养生型、活泼舞动型、发声习练型、休闲娱乐型、体育运动型等五种类型。对各种类型活动的时间、空间分布特征以及自组织规律进行研究后,文章得出自组织活动在时间、场地、声音三个方面引发空间冲突,同时各种冲突之间存在传递与转化关系,最后对城市广场的建设及规划设计提出优化建议。 相似文献
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针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解;然后利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数;最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型,从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明,所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。 相似文献