高液限粘土适于直接填筑分类指标研究

从路基的稳定与变形角度出发,研究了高液限粘土适合于直接填筑的土质分类,提出了土的内摩擦角Φ、粘聚力指标с、土质的强度指标CBR、压实度、压缩系数等适合于直接填筑的土质分类的具体指标,并对这些分类指标进行了定量化分析.     

云南省连拱隧道衬砌开裂和渗漏水调查结果及分析

为了对云南省4条高速公路连拱遂道的健康状态评估提供依据及为以后修建连拱隧道在设计和施工上提供宝贵经验及教训,提高中国高速公路连拱隧道的施工和设计水平,尽可能减少衬砌开裂和渗漏水等隧道病害,采用现场调查方法对云南省玉元、元磨、大保和昆石4条高速公路连拱隧道衬砌开裂、渗漏水等病害进行了较为全面的调查,初步分析了隧道病害产生的主要原因并进行了相应的分类,并据此提出了连拱隧道设计和施工中其相应的病害预防和整治措施,以期为提高中国连拱隧道修建水平提供参考和借鉴。     

汽车前照灯的技术革新

1车灯的分类 汽车照明光源种类繁多,作为汽车外装照明灯,首先是汽车前照灯(head lamp)、雾灯、车辐灯和转弯时用于弧线照明的曲线灯以及方向指示灯.汽车后部有刹车灯(Stop lamp)、方向指示灯、与前照灯同时燃点以在夜间显示车辆存在的尾灯、在停车场易于找到的有溯源反射特性的反光镜、倒车灯以及车牌照明灯等.     

基于动态时间弯曲的多模板匹配车型分类

针对环形感应线圈采集数据的特点,讨论一种基于动态时间弯曲(DTW)算法的车型分类新方法。由于采样波形与车速、车辆自身结构以及其通过线圈时的相对位置有关,导致实际同类车辆波形存在伸长、压缩,甚至波形残缺不全或局部振荡等复杂情况。为此,本方法首先对样本数据进行降噪滤波,补齐不完整信号等预处理;熟后结合DTW方法和最优聚类分析原理选取同类车型的多个模板,综合考虑误纳与误拒情况,可降低单模板匹配存在的误拒率;最后利用DTW算法和多个分类区分度指标进行多模板匹配,得出分类结论。论文仿真部分以一类车型为例,分析了本文方法与其他方法比较存在的优势。     

高职数学课堂教学中学生创新思维的培养

高职数学从概念到理论具有高度的抽象性、严谨性、精确性和应用的广泛性等特点。本文根据高职数学教学上存在的问题和高职教育的特点，论述了不同的数学内容应采取不同的教学方法，以利于培养学生的创新思维能力。     

不同特征遥感图像在江滩钉螺孳生地监测中的应用

目的　探讨由LandsatETM +遥感图像组成的特征图像在江滩钉螺孳生地监测中的应用。方法　对以LandsatETM +图像组成的 3种特征图像进行非监督分类 ,并通过现场勘察和计算类别间分离度对分类结果进行评价。结果　以ETM的第 2、3、4波段组成的ETM2 34伪彩色复合图像的分类识别效果比较好 ,能有效地将江滩芦苇、梭叶草和杂草滩等识别出来 ,有助于江滩钉螺孳生地的监测。结论　遥感图像非监督分类能有效识别江滩地表植被的分布而用于钉螺孳生地的监测 ,但应根据研究地区的实际情况选择合适的特征图像。     

含石量对土石混合体力学特性影响的数值试验

基于颗粒离散元理论,利用PFC(Particle Flow Code)程序模拟了具不同土石相对含量的土石混合介质的双轴压缩试验,探讨含石量对土石混合介质的变形力学特性的影响,不同含石量下土石混合介质峰值强度、轴向峰值应变、强度参数、邓肯-张模型参数的变化规律.结果显示,随着含石量的不同,土石混合介质的力学参数具有明显的变化,数值试验为研究土石混合介质提供了新的方法.     

AIS系统的构成及信息处理

文中对AIS系统的主要功能及组成部分进行了简单的介绍,详细的分析了AIS数据信息的内容,格式和解码,对解码流程进行深入研究,通过实例对AIS信息的解析过程进行分析。     

两类2人非合作有限博弈分类的可行性

从2人非合作有限博弈的数学结构出发,通过Baire纲和测度两种方法,证明了在这两种意义下,对绝大多数2人非合作有限博弈分类的可行性.首先,证明了在Baire纲意义下,当一个局中人的策略选定,另一个局中人的最优策略唯一时对应的2人有限非合作博弈在所有2人有限博弈中占绝大多数;其次,证明了在测度意义下,当一个局中人的策略选定,另一个局中人有多个最优策略时对应的2人有限非合作博弈在所有2人有限博弈中占极少数;最后,证明了绝大多数的2人非合作有限博弈的任何策略矩阵均可以"重复剔除严格劣策略"原则化为方阵.     

基于数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别研究方法

为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示：该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。