科技英语翻译对专业知识的要求

本文从词汇、表达方式和语法结构理解三方面论述了专业知识对科技英语翻译的重要性,同时也简要说明了语言知识也很重要,两者缺一不可,相辅相成。     

地铁双层车辆段信号设备布置和工程配合研究

针对地铁双层车辆段的土建工程特点,通过对出段列车运行能力的分析,提出适应双层车辆段特点和运营需求的信号设备平面布置以及信号工程实施的配合措施,可为今后双层车辆段的信号工程设计提供参考和借鉴。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

交叉口行人过街心理及交通行为分析

行人与机动车的冲突是影响交叉口运行效率的重要因素。研究交叉口行人过街心理及行为的意义,分析行人过街过程及心理特征,总结行人过街等待时间、穿行速度特征、可接受间隙、违章行为及道路交通环境对行人心理和行为的影响,对行人的违章心理进行论述,并提出减少行人违章的措施。     

基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究

提出了一种车辆运行状态识别体系.鉴于车辆行驶环境的复杂性,多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性,采用BP神经网络技术与Dempster-Shafer证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案.为验证所提出的方案,建立车载摄像机视频实时检测系统,以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量,实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价.研究结果表明,模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平.     

Study on Distributed Motion of Self-Reconfigurable Robot Based on Local Rules

The eigenvector of a module with six adjacent module's state was constructed according to self-reconfigurable robot M-Cubes and the configuration of system was expressed with the eigenvectors of all modules.According to the configuration and motion characteristics of the modules,a 3-dimension motion rule set was provided.The rule sets of each module was run according to eigenvector of the module after the motion direction of system decided and motion rules were selected.At last,the rapid and effective motion and metamorphosis were realized in system.The rule sets are operated on three systems and the distributed motion of system is fully realized.The result of simulation shows that the 3-dimension motion rule sets has perfect applicability and extensibility.The motion steps and communication load of the modules increase with the module number in linear.     

浅析K型隐藏式把手受力件材料应用及DV测试

随着近年来汽车创新发展不断兴起,汽车把手这一传统领域也推出了创新产品隐藏式车门把手.针对目前市场出现旋转式隐藏门把手断裂或折断等失效问题,提出了对于隐藏式把手总成主要受力件的塑料材料选择方案和相关塑料材料物理性能分析.又对此方案下的总成试验件进行了机械性能测试并给出结果.     

基于相关性精简关联规则生成算法

针对传统基于支持度-置信度桩架关联规则挖掘算法生成规则只考虑支持度和置信度的因素、没有考虑规则两者本身内在的关系并因此产生大量无效的规则的情况,提出了一种采用相关性精简关联规则产生的算法,此算法增加了一个度量——相关性来精简关联规则的产生。实验表明该算法在继承传统算法的优点的同时在一定的程度上提高了规则的有效性,降低规则冗余。     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

基于条件熵约简和粗糙集规则匹配的反辐射无人机作战目标威胁识别

文章采用粗糙集的方法来处理威胁识别中的不确定、未知信息,利用条件熵度量威胁识别属性的重要程度,并提出了一种新的规则匹配方法识别威胁等级。通过实例分析与对比,证明此方法能够为反辐射无人机作战目标威胁等级的判断提供了一种可行的途径。