基于RBF神经网络的在线分类挖掘系统

模式分类是RBF神经网络应用的一个重要方面.在线环境中数据集是经常变动的,采用批量式学习算法(如OLS算法)训练RBF网络会产生大量的重复训练,从而导致学习效率不高.为弥补这种不足,从梯度下降方法推导出一种增量式学习算法,用于在线环境中的RBF神经网络训练.最后将基此算法构建的在线分类系统用于IRIS分类问题.结果表明,该算法有较快的收敛速度,网络的在线分类性能良好.     

电磁离合器的发展

电磁离合器在航空航天、汽车、家用设备等行业有着广泛应用,本文总结了近年来电磁离合器产业的发展,概括了电磁离合器的分类、理论研究和应用方面的最新进展。     

海洋工程平台项目物资追溯管理的批次管理方法

基于海洋工程平台项目特点,研究物资分类、物资编码和物资批次编码等关键技术,引入批次管理方法。按批次阶段形成亚批次清单（Bill of Lots,BOL）,建立物资追溯管理模型,为海洋工程平台项目实现产品全生命周期内的物资追溯管理提供理论依据。     

高掺量橡胶改性沥青性能研究及优选

橡胶沥青的掺量大小对沥青的性能和使用成本都有显著的影响。为了提高橡胶改性沥青掺量的同时兼顾其性能,本研究选择20%、30%、40%、50%4种掺量的橡胶改性沥青,通过温度扫描试验和弯曲梁流变试验评价不同掺量的橡胶改性沥青的高温性能与低温性能,并根据规范要求确定PG分级。通过拟合半对数坐标下车辙因子-温度曲线,对比了老化前后各个沥青的感温性。结果表明：高温流变性能方面,老化前后车辙因子大小均表现为40%RA>30%RA>50%RA>20%RA,当胶粉掺量超过40%以后,高温性能显著下降。随着胶粉掺量的提高,胶粉改性沥青的高温性能先上升后下降,考虑高温性能,则胶粉掺量不宜超过40%。从半对数坐标的拟合结果来看,掺量在20%～40%之间时,胶粉能提高沥青的温度稳定性。低温性能方面,随着胶粉掺量的提高,胶粉改性沥青的低温变形能力和应力松弛能力逐渐增强。综合温度扫描试验和BBR试验的结果,得到4种胶粉改性沥青的PG分级结果：20%RA为PG82-22,30%RA/40%RA为PG88-28,50%RA为PG82-34。综合考虑性能和经济性,在实际工程中较为推荐30%掺量和40%...     

榆林地区风积沙的工程分类

为了研究榆林地区风积沙的工程技术分类,依托陕西省榆林市境内穿越风积沙地区的国道210陕蒙段和省道204榆靖段的改扩建工程,采集沿线风积沙样,对沙样进行了筛分、含泥量、液塑限等试验,分析了筛分试验结果和级配指标,确定了风积沙分类的划分依据,对榆林地区风积沙进行了工程分类,并通过击实和强度试验,进行了验证性分析。研究结果表明:榆林地区风积沙颗粒粒径主要分布在0.075mm～0.3mm之间,陕蒙段风积沙的砂粒含量整体大于榆靖段;沙样区分应采用方孔筛颗粒分析,确定0.15mm为风积沙分类的关键筛孔;依据0.15mm筛孔通过率,将该地区风积沙划分为3类,即A类(通过率小于30%)、B类(通过率在30%～60%之间)和C类(通过率大于60%);建立细度模数和0.15mm筛孔通过率的关系,进一步说明了0.15mm筛孔通过率作为分类指标的合理性;水泥稳定3种风积沙的最佳含水率、最大干密度和7d无侧限抗压强度具有明显的区别,验证了文中风积沙分类方法的实用性。     

基于排队论的湛江港湾内锚地总体布局分析

针对湛江港湾内船舶密度大、种类多、大小各异以及锚位供不应求的情况,为科学规划锚地,通过实地调研湛江港锚泊需求和锚地运行状况,在锚位等级划分的基础上,利用排队论方法建立湛江港湾内最佳锚位数的计算模型,并基于测算出的锚位需求提出近期和远期锚地规划方案。相比于不做锚位等级划分而单一计算锚位数的做法,得出的湛江港湾内锚泊需求更符合实际,锚地位置布局更合理、功能划分更完善、锚泊安全更有保障,可以减少锚地过度建设造成的资金浪费,具有显著的社会经济效益。     

高速公路车辆典型交通违法行为危险度分级预警方法

高速公路不文明驾驶行为及交通违法行为的频发严重影响了高速公路交通流运行的安全与效率.基于采集的高速公路交通安全相关数据,对高速公路典型交通违法行为的危险度的分级预警方法进行了研究.针对高速公路的交通事故数据,以从恶劣天气、道路线形、违法类型的角度分析了道路交通事故与各类因素的相关性,在此基础上确定进行分级预警的影响因素.综合考虑在气象条件、交通状况、道路线形及各类违法行为,提出了层次分析与模糊评价相结合的方法,建立了针对高速公路违法行为危险性的分级预警模型,并用实际案例数据对模型的适用性进行了验证.结果显示,模型具有良好的适用性,所建立的分级预警模型可以为高速公路的主动交通预警及管理提供参考与支撑.     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.     

基于动视觉特性的高速公路景观敏感区划分

分析了驾驶人动视觉特性, 研究了驾驶人的水平视野角度、前景视图、注意力集中点与最深视野随着车速的变化规律, 构建了基于驾驶人动视觉特性的高速公路景观敏感区模型, 并推导了景观敏感区函数。运用景观敏感区模型计算了双向四车道高速公路在不同限速条件下的景观敏感区尺度, 运用景观敏感区函数获得分级结果, 并阐述了不同景观敏感区的属性与景观要素设计要点。通过对比试验, 研究了边坡宽度与一级景观敏感区尺度之间的关系。研究结果表明: 双向四车道高速公路景观敏感区尺度为545m, 一~三级敏感区尺度分别为55、260、230m, 其中一级景观敏感区属于最敏感区域; 进行边坡景观设计时可通过修正坡度的方法改变边坡宽度占高速公路景观敏感区的比重, 坡度越缓, 景观敏感性越高。     

船用核动力装置核安全事件的分级方法

在船用核动力装置运行的过程中,由于情况较核电厂系统复杂且环境更为恶劣,对于核安全事件的应急处理较为紧迫,又由于通信能力有限,因而船用核动力装置比核电厂更需要简洁而准确的事件报知能力,以便指挥体系以及技术支援体系能够迅速做出正确决策,制定并采取一系列救援和善后措施。针对船用核动力装置的事故特点,为解决各级决策者在异常工况下难以准确掌握事件严重程度的问题,围绕核动力装置的安全功能,寻找评价核事件后果的依据,结合《国际核和放射事件分级表(INES)》的成熟经验,建立一个统一的规则体系来描述事件的相关性质(尤其是安全上的重要性),使各方面通过简洁的沟通信息就能够获得对事件的共同理解,形成船用核动力装置核安全事件的分级方法。