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.     

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。     

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。     

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。     

城市轨道交通系统分类方法研究

从城市轨道交通发展现状着手,分析总结现行轨道交通分类标准存在的分类指标不统一、分类包容性差等问题;基于运量、速度两项最能体现服务水平的指标,将城市轨道交通系统划分为5大类型:地铁、轻轨、有轨电车、市域快轨、特殊功能专线,并通过路权、敷设方式、站间距、发车间隔、最高运行速度、加减速等指标明确各类轨道交通的技术标准。     

Multiple mental tasks classification based on nonlinear parameter of mean period using support vector machines

Mental tusk classification is one of the most important problems in Brain-computer interface. This paper studies the classification of five-class mental tusks. The nonlinear parameter of mean period obtained from frequency domain information was used as features for classification implemented by using the method of SVM （support vector machines）. The averaged classification accuracy of 85. 6% over 7 subjects was achieved for 2-second EEG segments. And the results for EEG segments of 0.5s and 5.0s compared favorably to those of Garrett＇s. The results indicate that the parameter of mean period represents mental tusks well for classification, Furthermore, the method of mean period is less computationally demanding, which indicates its potential use for online BCI systems.     

An overview: modern techniques for railway vehicle on-board health monitoring systems

Health monitoring systems with low-cost sensor networks and smart algorithms are always needed in both passenger trains and heavy haul trains due to the increasing need for reliability and safety in the railway industry. This paper focuses on an overview of existing approaches applied for railway vehicle on-board health monitoring systems. The approaches applied in the data measurement systems and the data analysis systems in railway on-board health monitoring systems are presented in this paper, including methodologies, theories and applications. The pros and cons of the various approaches are analysed to determine appropriate benchmarks for an effective and efficient railway vehicle on-board health monitoring system. According to this review, inertial sensors are the most popular due to their advantages of low cost, robustness and low power consumption. Linearisation methods are required for the model-based methods which would inevitably introduce error to the estimation results, and it is time-consuming to include all possible conditions in the pre-built database required for signal-based methods. Based on this review, future development trends in the design of new low-cost health monitoring systems for railway vehicles are discussed.     

铁路瓦斯隧道分类分级标准探讨

瓦斯隧道分类分级对施工、运营安全有着极为重要的影响。首先,分析和对比现行瓦斯隧道规程、规范、指南以及煤矿系统相关规范对瓦斯隧道(矿井)的分类分级和设防标准;然后,总结瓦斯隧道分类分级中存在的问题,提出根据规划、建设、运营阶段掌握的资料深度及工作重点采用三阶段分类分级法,并给出各阶段的分类分级标准;最后,以运营隧道瓦斯环境等级分级为基础,构建瓦斯隧道设防标准,根据设防标准可建立瓦斯设防结构体系,为瓦斯隧道建设和运营安全提供保障。