土石混合填料压实特性的颗粒流模拟研究

采用正交试验,运用离散元程序PFC3D,研究了大、小块石含量、填料最大粒径在不同水平下,对土石混合填料压实特性的影响。研究结果表明:土石混合填料在循环荷载下,浅层填料位移大于深层填料位移,15个循环加载后,荷载对深层填料的作用较小。3种因素对土石混合填料孔隙率影响大小依次为大块石含量、小块石含量、最大粒径。填料孔隙率先随着大小块石含量的增加而减小,当块石含量大于25%时,孔隙率又逐渐增大。填料最大粒径也会对孔隙率产生影响,孔隙率随着填料最大粒径的增大而增大。     

可视化分类方法研究

可视化分类方法是可视化研究的关键环节,但目前国内对可视化分类方法的研究较少,通过深入比较分析文献常用的可视化分类、基于数据类型的可视化分类、基于数据状态模型的可视化分类和基于可视数据分析技术的可视化分类方法的优缺点,清晰地展现可视化技术的全貌,为更深入地研究可视化分类方法提供依据。     

论航海教育的内涵、功能、地位和分类——兼论航海院校的内涵和职能

论述航海教育的内涵、功能及地位,概述中国教育的法定分类,并以此为基础,分析航海教育的分类方法及实践中出现的误区,进而探讨航海院校的内涵与职能。     

三峡升船机拖动控制系统故障诊断研究：—基于知识层次分类诊断模型

利用模式识别理论,建立基于知识的层次分类模型,对三峡升船机运行的关键部位,即电力拖动控制系统,进行故障诊断。     

二分类数据的分类结果可视化算法

针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求，以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题，提出了二分类数据分类结果可视化算法——支持向量可视化（SVV），该算法是在无监督的自组织神经网络（SOM）的可视化功能的基础上，结合监督学习的支持向量机（SVM）的二分类算法，得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图，提高了分类结果的可解释性．以SOM可视化算法以及Smnmon算法为参照，用2组可分性不同的样本集进行仿真分析，验证了该算法的有效性和可行性。     

投影寻踪分类模型在中国工业经济效益综合评价中的应用

为提高工业经济效益综合评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型.采用基于实数编码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对中国工业经济效益综合评价的影响水平.取得了符合客观实际的分类结果.     

关于支持向量分类机算法的研究

研究分析了标准的支持向量机（C-SVM）、v支持向量机（v-SVM）等五种算法,利用仿真实验从分类精度,计算效率,扩展性等五个方面对上述五种算法进行了分析比较。     

基于土地利用及客流特征的地铁车站分类

为研究地铁站的精细化分类问题,利用基于出行链分析的通勤出行识别方法筛选通勤客 流,结合早晚高峰的进出站客流量,识别车站的职住功能特征;基于百度地图开源平台抓取POI (Point of interest)数据,从用地功能角度进行组合归类,得到细粒度的车站周边土地利用特征。结 合以上两类特征,建立基于非监督学习K-Means++方法的地铁车站分类模型,将北京地铁307个 车站分为7类。根据其客流和周边用地特征分别识别为配套设施开发完善的典型居住型车站,具 有商业开发潜力的典型居住型车站,配置一定工作岗位的居住型车站,高度开发的典型工作型车 站,职住结合的工作型车站,旅游休闲型的车站,以及尚待开发的远郊车站。经过分析,该分类结 果与实际情况高度吻合,验证了模型的有效性,可以为城市规划及车站周边土地开发提供依据。     

短时交通流预测方法研究进展

实时准确高效的交通流预测是实现交通流诱导和交通控制的关键技术之一,近年来它在智能运输领域受到广泛关注。本文首先介绍了短时交通流的属性和预测要求,接着将现有预测方法分成4类：基于线性理论的方法、基于非线性理论的方法、基于混合理论的方法和基于交通流理论的方法,并且总结评述了现有各种预测模型的优缺点,之后探讨了当今短时交通流预测领域的研究热点,最后指出了其未来研究方向．