网络技术和综合布线技术在智能建筑中的应用

1前言随着信息技术的发展,人们对工作和生活居住条件的要求越来越高,网络技术、综合布线技术被广泛应用于智能建筑中,以满足人们的各种需求,建筑智能系统工程已形成一项重要的工程技术和项目,而网络技术和综合布线则是建筑智能系统工程的重要组成部分。2智能建筑与综合布线智能     

未来音乐的6大发展趋势

1CAV系统计算机音视频系统（ComputerAudioVideo），将计算机系统移植到音乐系统，大幅度提高放音质量，功能更多，操作更简便，还能创造特殊的音乐效果。2AC－3系统根据音响心理学原理采用数位压缩开发的全数字化环绕声系统，已广泛用户电影和音乐制作，CAV686的标准AC－3接n和AC－3独立了作状态，是未来音乐必须具备的功能。3CAS系统即数字化音乐系统（l）igitalAldioSystolll），是模拟音响系统的换代产品。未来音响将会越来越依赖数字技术、数码延时、数码均衡、数宁声场、数字解码，CAV而大的每次数字化进程，都给人们的视听…     

基于TRCSP和L2范数的脑电通道选择方法

脑-机接口（BCI）系统常用高密度电极通道来获取较高空间分辨率的脑电（EEG）信号，但同时也会引入过多的噪声通道，影响脑电的解码性能。为了消除无关的噪声通道，提出了一种基于Tikhonov正则化共空间模式（TRCSP）和L2范数的运动想象脑电通道选择方法。首先基于TRCSP和分类器得到最优的空间滤波器，接着基于L2范数对空间滤波器得到的各通道的权重值进行排序。选择前K个通道的数据进行CSP特征提取，根据分类器的分类准确率确定最优K值，进而得到最优的通道数和通道组合。在实验中，使用6种分类器分别在BCI竞赛III（2005）数据集IVa和实验室自采集数据上验证所提出的通道选择方法的有效性。所提出的方法在两个数据集上的平均分类准确率分别达到了87.57%和74.32%，优于其它现有的方法。     

复杂条件下基坑开挖对周边环境变形影响的数值模拟分析

以武汉老铺片商业及住宅项目深基坑工程为背景,采用有限元软件 PLAXIS 对其进行了基坑开挖全过程的数值模拟分析,结合模拟计算结果分析了复杂条件下基坑支护结构体系及周边环境的受力、变形情况。数值模拟计算及实测结果表明：支护结构、周边建（构）筑物及土体的变形均满足规范关于变形控制的要求,证明采用PlAXIS HS模型能够较好的完成复杂条件下基坑开挖对周边环境变形影响的数值模拟分析,同时也证明本工程采用的支护及半逆作施工方法,能够对复杂条件下基坑开挖对周边环境变形的影响起到有效控制作用。     

环梁支撑在深基坑支护中的设计及应用

运用设计工程实例,分析了环梁支撑的受力特点,介绍了其结构设计及施工方案,指出了设计施工过程中值得注意的问题及应对措施。     

地铁隧道地面纵向最大沉降量的工程地质预测研究

根据武汉地铁二号线第24标段施工监测数据,运用单因素方差分析方法对隧道中线埋深、土体压缩模量、粘聚力及内摩擦角等影响纵向最大地面沉降量的工程地质参数作敏感性分析,结果表明:在一定深度范围内,隧道埋深对最大沉降量的敏感性很小,其影响可以忽略;工程地质参数的敏感性排序为摩擦角φ>压缩模量E>粘聚力C,它们才是影响沉降量的主导因素。基于敏感性分析结果,运用回归分析方法建立了隧道纵向最大沉降量的工程地质预测模型。线性、对数、幂函数及指数4种模型的预测结果准确率可达80%左右,建议选取其中一种模型公式进行地面沉降预测时,应运用其它一种或几种模型公式加以检验,以利于取得更准确、更具有说服力的预测结果。     

高生物量酿酒酵母DW-AQJM-38发酵优化研究

研究了高生物量酿酒酵母DW-AQJM-38摇瓶最佳发酵培养基及培养条件,通过单因子优化碳源、无机盐,均匀设计优化氮源,正交设计优化最佳发酵培养基,单因子优化转速、装液量、接种量等发酵条件,优化补糖工艺,得出:最佳发酵培养基配方(%):红糖2.1,大豆蛋白胨1.7,酵母膏0.5,磷酸二氢钾0.3,硫酸镁0.05,无水氯化钙0.015,pH6.5-7.0.发酵培养条件:培养温度:30℃,接种量:5%或10%,种子接种时间:16～17h,装液量:30mL/500mL,转速:200 r/min,补糖策略:自发酵10h开始补糖,补糖量2.5%,每隔3 h补糖1次,直至16h,发酵时间:21 h,生物量50.0g/L,活菌数达4.5×109 cfu/mL.     

基于混合特征选择的脑电解码方法

运动想象脑电是一种多通道高维信号,特征选择可以降低特征维数,选择更具判别性的特征,从而有效提高脑电解码的性能。现有的特征选择方法主要包括过滤式、包裹式和嵌入式方法,这3类方法各有优缺点。为了综合利用各类方法的优势,提出2种混合特征选择方法。第1种方法,使用最小绝对值收缩和选择算子（LASSO）进行特征选择,得到LASSO模型的权重之后,再设定一系列权重阈值进行二次特征筛选。第2种方法,使用Fisher分数对特征进行评分,然后设定一系列权重阈值进行二次特征筛选。使用Fisher线性判别分析（FLDA）对2种方法选择的特征子集进行分类。在2组脑机接口（BCI）竞赛数据集和1组实验室自采集数据集上进行实验,最高平均分类准确率分别为77.47%、76.11%、71.30%。实验结果表明,所提出的方法其分类性能优于现有的特征选择方法,而且特征选择时间也具有较大优势。     

基于灰色理论的地铁隧道沉降预测分析

由于引起地铁隧道塌陷和地面沉降的触发因素具有不确定性,利用灰色理论建立GM(1,1)模型,对武汉地铁二号线广虎区间的隧道塌陷事故进行了分析预测。结果表明,GM(1,1)模型的预测结果在短期预测中精度较高,在长期预测中虽然误差较短期预测有所增大,但是仍能大致反映出监测点的沉降变形趋势。如果想要提高精度,应该用最新的监测数据建立新的灰色模型进行预测,以使模型不断更新、优化,有利于工程人员对重点部位的沉降趋势有较为准确的把握。     

特征可分性显式建模的跨数据库脑电解码方法

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口（BCI）系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时,性能将显著下降,无法满足BCI系统跨中心使用的需求。为提升运动想象脑电跨数据库解码性能,基于领域泛化的方法框架,提出了一种基于Fisher准则正则化的稀疏选择模型。在最小绝对值收缩和选择算子（LASSO）模型的基础上,引入Fisher准则正则项,以在特征选择过程中显式建模特征的可分性。这有助于提高领域泛化的表示学习能力,从而增强分类模型在不同数据集上的泛化性能。采用两个公开的运动想象脑电数据集,并使用滤波器组共空间模式（FBCSP）和多时频共空间模式（MTFCSP）两种特征提取方法,验证了所提方法的有效性, 进一步使用自采集的数据也证实了该方法在实际应用中同样有效。与现有的方法相比,所提方法取得了最高平均分类准确率,达到67.26%。实验结果表明,所提方法在运动想象跨数据库解码中具有更好的泛化能力、更高的特征可分性、更好的鲁棒性。所提方法有望促进BCI系统跨中心使用,提高通用性。