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钢筋混凝土结构广泛运用于电力基础设施中,对其内部钢筋参数进行检测能够有效判断其结构耐久性,对保障电力系统安全稳定运行有重要的意义。针对传统钢筋混凝土检测方法无法判断混凝土内钢筋走向及埋深测量不够精确的问题,通过对钢筋测量原理分析和霍尔传感器布局设计,提出了一种基于电磁感应的钢筋定位及埋深检测方法。该方法用于判断钢筋的中心位置并测量其偏转角度,同时利用拟合得到的函数反应检测值与钢筋埋深之间的关系。实验表明,埋深检测值受到相邻钢筋的影响而存在较大误差,间距越小误差越大,因此通过BP(Back propagation)神经网络对不同间距下的检测值进行了数据修正,有效地提高了混凝土中钢筋埋深的检测精度。 相似文献
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提出新的加权模糊关联规则挖掘算法——NFWARM算法,该算法重新定义模糊加权属性集的模糊加权属性,不会因为权值的引入而违反Apriori算法的反单调性,因此能直接应用Apriori算法进行加权模糊关联规则的挖掘,显著地提高关联规则挖掘算法精度和速度。 相似文献
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连续型属性的离散化是数据挖掘研究中一个重要的组成部分,连续属性离散化方法的性能对数据挖掘结果会产生直接的影响。本文将基于目标函数的模糊聚类算法-FCM引入到连续属性离散化中,在对FCM算法中的模糊聚类数目a和初始聚类中心位置进行优化的基础上,提出了改进的NFCM算法,根据需要离散化的数据分布特点来进行离散化,减少了模糊聚类算法的迭代次数,提高了连续属性离散化的效率。 相似文献
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介绍在异构平台上的面向业务流整合的数据交换平台的一个设计实现方案.通过对异构平台内部业务流整合研究,提出了业务主题和业务链概念,并以此为基础进行业务流的整合.通过使用XML数字签名、数字加密、数据交换后减持以及适配器等技术手段,实现一个开放、松耦合、安全、轻量级、且便于维护和扩展的数据共享交换平台. 相似文献
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UKRS是建立在算子FUZZY逻辑的λ-Horn集上,使用λ-SLD归结推理机制作为其理论支持的一个基于不确定、不精确知识的推理系统。在UKRS中用λ-Horn子句表示知识,因算子FUZZY逻辑对于算子是显式表示的,故可以方便的描述不确定、不精确知识,并且支持不确定、不精确推理。 相似文献
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砂石填土的碾压质量检验规范规定:依据压实系数λC的大小来判断其压实效果。实践中采用了轻便触探击数(N10)与压实系数(λc)的线性关系检测砂石垫层的压实效果。 相似文献
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针对WSN中节点能量有限及节点间链路随机损耗特点,提出一种基于蚁群算法的用于无限传感器网络的路由算法-NHLERE,利用蚁群算法正反馈、分布式协作的特点,将距汇聚节点的跳数和链路质量信息融合到信息素的形成中,并将信息素和节点剩余能量作为启发信息,通过模拟蚂蚁的寻径行为形成并优化到达汇聚节点路由.实验结果表明,与LEPS相比NHLERE算法具有更高的数据传输效率,并能使网络内各节点能量消耗趋于均衡,从而延长WSN网络生命期. 相似文献
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传统钢筋混凝土检测方法通过线性拟合或标准值查表法只能对钢筋直径做大致估算,无法精确测量。针对钢筋直径检测中样本数据较少、检测结果受到钢筋埋深及相邻钢筋间距的影响而非表现出非线性回归变化的情况,提出了基于改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO)优化的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)检测方法(IGWO-SVR)。首先,通过反向学习策略优化初始化种群分布,改善了灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)的全局搜索能力,通过随机差分变异策略扩大狼群动态搜索范围,避免了灰狼优化算法陷入局部最优;然后,将改进后的灰狼优化算法应用于支持向量回归机的核心参数寻优,以改良算法模型的检测性能;最后,与另外3种算法模型的实验结果进行对比分析,结果表明了所提方法在钢筋直径检测中的精度以及优化模型与实际值的拟合度都得到了有效提升。 相似文献