数字测图,数字制图及勘测设计一体化

简述引用瑞得软件建立数字化成图系统，以进一步实现测量与工程设计一体化，使得繁琐的作业过程变为简单，缩短作业时间，不断提高生产作业效率。     

关于MD肉加工利用的探讨

关于ＭＤ肉加工利用的探讨张凤宽，刘学军，严晓莉（吉林农业大学食品科学系，长春市１３０１１８）前言对于ＭＤ（ｍｅａｔｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）肉的研究，国外早有报导。近年来，国内一些肉品专家也在探讨ＭＤ肉的加工与利用。ＭＤ肉在国内也称之谓ＰＳＥ（ｐａｌ...     

砾石土质条件下葡萄滴灌生育期土壤含水率变化规律研究

为探究酿酒葡萄在砾石土质条件下的土壤含水率变化规律及合理灌溉制度,选取贺兰山东麓砾石土典型试验区,以五年生赤霞珠品种为研究对象,设计2 550、2 850、3 225、3 600 m3/hm24个不同定额的灌水处理,应用TDR土壤水分剖面仪和土壤水势仪,监测生育期滴灌前后不同土层含水率与水势变化,针对监测数据从灌水处理整体与单个生育期不同角度进行分析,研究酿酒葡萄在砾石土条件下不同滴灌定额土壤含水率变化规律,最终提出生育期适宜灌溉制度。研究结果表明:随着灌溉定额的增加,土壤含水率在0~40cm土层范围内变化较明显;不同深度土层土壤水势变化规律与灌溉定额的大小有关;1m深土壤水分蓄存比并不是随着灌水量的增加而增大,而是当灌水量达到某一定额时,随着灌水量的增加,土壤水分蓄存比减小,砾石土单次灌水量高于300 m3/hm2时,土壤水分蓄存比较低,易产生深层渗漏。     

WSN中基于加速动态时间弯曲的异常数据流检测

在无线传感器网络下,进行分布式系统下数据流时间序列的离群检测研究,对实际生活中的火灾检测、欺诈、入侵检测和金融分析等诸多领域都有非常重要的作用。本文先对序列进行标准化,再利用动态时间弯曲距离进行序列间离群检测,较大地提高了检测的精度。同时针对DTW的计算复杂度瓶颈问题,加入了提前终止的思想,并利用多级判断来进一步提速。通过NS2仿真实验,验证了本文所提出的分布式系统下离群序列的加速检测方法既节省了能量消耗,又保持了较高的检测准确率和速度。     

基于小世界的传感器网络查询能量空洞问题

靠近Sink的传感器节点因为需要转发来自其它节点的数据而承担了更多的通信负载,这些节点往往更早地耗尽自身能量而有更短的生命周期,这种现象被称为“能量空洞”问题.文中基于小世界思想,通过向Sink节点添加一些长链,减少Sink周围节点转发数据的数量来缓解能量空洞的出现,从而延长网络的生命周期.首先对等距传输的网络进行了能耗分析,然后提出采用小世界的策略缓解能量洞的出现,从理论上分析了长链的位置和数量对能量消耗和网络生命周期的影响,提出了一种实用的小世界网络实现方法.仿真实验验证了理论分析结果.     

宁夏节水型灌区建设成效与对策研究

在开展宁夏节水型灌区建设现状调研的基础上,对灌区节水技术推广应用情况、水资源利用现状、节水成效进行总结,对节水型灌区建设中存在的问题进行分析,结合灌区特点,研究提出了宁夏节水型灌区建设的对策.     

喷射式超重力旋转床的压降研究

喷射式超重力旋转床是一种新型高效的气液传质设备,旋转床的气相压降是旋转床应用和设计的一项重要指标.以空气-水体系在常压条件下,对喷射式旋转床的气相压降进行了实验研究.实验表明:喷射式旋转床的气相压降随F因子和转速的增大而增大,喷淋密度的增加对气相压降影响不明显.当转速为800r/min,F因子为1.24kg0.5/(m0.5·s),喷淋密度为11.76m3/(m2·h),压降为800Pa时,回归的气相压降模型表明:气相压降与转速的平方、F因子的平方和液量的负四次方有关.     

决策树C4.5算法在成绩分析中的应用

对学生的成绩进行分析并找出影响成绩的主要因素和规则,有利于科学指导学生的学习.介绍了一种以决策树C4.5算法为基础的学生成绩分析方法并以考研英语成绩分析为例,进行属性选择、构建数据集、数据预处理并建立模型,以提取影响考研英语成绩的主要因素和规则.实验表明,该模型有较好的交叉验证率和正确预测率,用此方法对学生成绩进行分析是合理的.     

用对称相位调谐方法测量光纤色散

光纤色散是限制光通信传输距离的重要因素，为此采用一种新方法来测量长的多模光纤色散．该测量技术利用对称相位调谐技术和Mach-Zehnder干涉仪，这种干涉仪能在待测光纤中引起两列反向传播的行波产生不同的传播常数．利用傅立叶变换技术和自相关函数，快速地分析和计算干涉条纹的强度分布信息，可获得准确的测量结果．     

基于LDA的互联网广告点击率预测研究

广告点击率是互联网广告投放的重要依据,有效地预测广告的点击率,对于提高广告投放的效率有着至关重要的作用。在训练点击率预测模型的过程中,往往面临着广告及用户的数量巨大以及训练数据集稀疏的问题,从而导致点击率预测的准确度下降。针对这些问题提出了一种基于LDA (Latent Dirichlet Allocation)的点击率预测算法,即LDA-FMs,该算法对原有训练集进行基于主题的分割,利用分割后的子训练集分别建立不同主题下的点击率预测模型,在此基础上,利用广告属于不同主题的概率,有权重的结合每个预测模型的预测结果,进而计算广告的点击率。实验基于KDD Cup 2012-Track2的真实数据集,证明了算法的可行性与有效性。