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小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性. 相似文献
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介绍了一种以树脂胶粘剂为介质的新型缓粘结预应力体系的试验研究,其中包括能满足该体系要求的固化期在3、6、12个月左右、抗压强度50 MPa以上的胶粘剂组分及物理力学性能的研究;对预应力筋在不同时间张拉锚固作业中的κ和μ进行测量;缓粘结预应力筋在应力状态下进行了腐蚀试验;采用缓粘结预应力筋制作了8根预应力受弯构件进行试验,并与同条件制作的有粘结、无粘结预应力梁进行比较。结果表明,胶粘剂固化后的缓粘结预应力构件的工作性能,几乎和有粘结预应力构件相同。通过几个缓粘结预应力工程的施工,表明该体系的施工工艺与无粘结预应力施工工艺相近,简便易行。该体系将后张法中的无粘结和有粘结预应力混凝土体系相结合,使传统的预应力技术有了更新的发展。 相似文献
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针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。 相似文献
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框架实现了代码重用、设计重用、以及分析重用,从而大幅度降低了开发的成本,提高了生产效率和产品质量。因此,对框架的研究和实践越来越引起学术界和产业界的高度重视。本文通过对某电网调度系统的深入调研,利用领域工程知识,设计了一个基于J2EE平台的综合应用框架,并实现了部分功能。 相似文献
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为研究适用于钢桁拱桥系统易损性的分析方法,采用串联模型、简单串-并联模型、优化串-并联模型3种可靠度模型,基于一阶界限法分别绘制系统易损性曲线、系统损伤超越概率差值曲线以及损伤控制组件曲线.研究结果表明:串联模型不能考虑主、次要构件在系统易损性中的比重,简单串-并联模型能考虑主、次要构件的比重,但往往不能代表结构真实的... 相似文献