吉林市松花江水耗氧量监测情况分析

目的：了解吉林市松花江水耗氧量状况及影响因素。方法：按照GB/T 5750.1～13-2006《生活饮用水标准检验方法》,对吉林市松花江不同江段的水体进行了耗氧量监测和分析。结果：吉林市松花江各检测点耗氧量总超标率较高（45.00%）,其中桥边段采样点的耗氧量均值及超标率明显高于桥中心段采样点的耗氧量均值及超标率;下游五桥检测点耗氧量均值及超标率也明显高于上游五桥检测点。吉林市松花江各检测点耗氧量的均值及超标率都有随时间推移即气温转暖而增高的趋势,但统计学分析不同月份的采样点耗氧量均值无明显差异。结论：吉林市松花江水体上游尚符合水源水耗氧量的标准,但在流经市区时受到了严重的有机物污染,市区江段两岸生活污水管直排江中是吉林市松花江耗氧量增高的主要原因。     

基于OSP与NMF的光谱混合像元分解方法

非负矩阵分解(NMF)由于跟线性光谱混合模型具有很高的相似性,因此成为光谱混合像元分解中算法中的一个研究热点。为了避免NMF算法陷入局部最小带来的求解结果不确定性,提出用正交子空间投影(OSP)方法来估计高光谱图像端元的个数,同时简化了最小单形体体积约束的NMF算法中关于单形体体积的计算方法。实验结果表明利用该算法得到的地物丰度图与真实地物的分布状况相吻合。     

基于BP神经网络的煤炭企业可持续发展评价

在分析煤炭企业可持续发展评价方法的基础上，建立了煤炭企业可持续发展评价指标体系，构建了基于误差反向传播算法（BP算法）的多层前向神经网络模型．为减小希望输出与实际输出之间的误差，从输出层神经元到输入层神经元逐层反向修正各连接权，并在网络训练学习的过程中不断执行误差反向传播修正，以提高网络对输入模式响应的正确率．通过算例验证了运用BP神经网络评价煤炭企业可持续发展的有效性和准确性．     

新技术在路基路面现场检测中的应用

随着我国高等级公路的飞速发展，对试验检测结果的精度和准确性也提出了新的要求。本文介绍了目前用于路基检测中的几项新技术。     

分块组合搜索的结构稀疏人脸识别模型

介绍一种新的稀疏表示人脸识别模型,在经典的稀疏表示分类模型基础上,利用数据字典的结构信息,考虑算法实现的可行性,提出了一种分块组合搜索的稀疏表示人脸识别模型,主要思想是将数据字典按类别自然分块,然后在数据块内进行组合搜索,再联合不同类别的组块,以寻找表示能力最强的组块。为验证模型的性能,使用结构贪婪算法实现分块组合搜索方法和其他的结构稀疏方法,并进行比较,实验显示分块组合搜索的人脸识别率高于其他结构稀疏方法,且此方法性能稳定,不受数据字典排列的影响。     

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通过建立城市现代物流公共信息平台，使商流、物流和信息流在物流信息系统的支持下实现互动，从而提供准确和及时的物流信息服务，提高社会物流运作效率，为企业竞争提供平等发展机遇和空间，降低产品运营成本和提高市场竞争力，并为政府调控物流业提供信息通道和支持信息环境应用信息资源规划、商务建模、IT与供应链管理、商务智能与管理决策、项目管理、组织管理和电子商务战略等系统数据建模理论和方法，梳理业务流程，摸清信息需求，建立物流信息标准和物流信息系统模型，从而积极稳步地推进物流公共信息平台建设。论文深入分析研究了现代物流公共信息平台的内涵和逻辑关系，论述了统一开放的城市现代物流公共信息平台系统完整的规划设计内容，所建议的物流公共信息平台构成、服务关系和规划设计内容对城市物流公共信息平台的建设具有参考和指导作用。