地下水流衰退过程的数值解析

对降雨停止后渗透坡面的地下水流的衰退过程进行了数值解析计算，做出了间歇降雨所产生的地下水位的形状图．讨论了降雨方式、有效孔隙率、渗透系数以及斜坡地层的形状对地下水位衰退过程的影响．对于渗透坡面，仿真分析说明了降雨停止后，地下水的形状慢慢地滑落，地下水位减退．间歇降雨使坡面底端的水位上升导致小规模的滑坡从而引发大规模的滑坡．     

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在城市交通控制中,很多研究尝试为多个信号交叉口设计最优的协调控制方案,从而使得车队在通过多个交叉口时能够获得一系列连续的绿灯信号,无需停车、不间断地运行,这样可减少一些不必要的停车延误时间,而这种停车延误在现实中往往比较可观. 此类协调控制的主要目标之一是获取最大绿波带,通过调整各个交叉口之间的相位差以及各个交叉口本身的相序来实现. 目前在实际中得到应用的有关模型和方法大多是以混合整数规划为基础的一种线性最优化模型,最早由Little等人于1966年提出. 这种模型的基本局限性在于,对于面控系统,需要引入数量众多的复杂约束. 本文提出了一种新型简便的最优化方法,通过最大化可变绿波带实现对干线和网络各信号交叉口的最优协调控制. 从应用范围来看,该方法与混合整数规划方法的不同点在于规避了对实施协调控制的道路网络的封闭性要求,因而是一种全新的方法. 此外,本文还利用2个实例对该方法在交通信号协调控制中的有效性和实用性进行了验证.     

山区河流干支流交汇形式的重新划分

目前对干支流汇流口都只从斜接式交汇和Y型交汇两种形式来研究,这种交汇形式并未考虑到实际河型,因而这不能反映出山区河流汇流口的真实特征。为了解决这个问题,就需要对传统的汇流口交汇形式进行重新分类和研究,诸多的天然河道资料显示,支流在交汇段基本上属顺直型,干流在交汇段则呈现出弯曲、顺直、或分汊的河型特征。因此,从河型角度对干支流汇流口分类,有着实际的意义。     

基于粒子群的车牌定位识别的神经网络方法

在对车牌定位识别中采用传统算法进行特征提取的时候, 当目标图像质量较差或者有较大的退化时, 不是很有效.遗传算法作为一种新兴的智能算法,近年来被应用于许多社会生活领域中,并比较好地解决了相关领域的优化问题,近年来,有些学者应用遗传定位算法来解决车牌定位问题.     

支持向量机在雷达辐射源信号识别中的应用

为了提高电子对抗设备的信号识别能力，采用相像系数法提取雷达辐射源信号特征，并引入支持向量机完成信号自动分类识别．相像系数法在大信噪比范围内稳定性好、分辨能力强．支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强．实验结果表明，基于相像系数和支持向量机的辐射源信号识别方法在大信噪比（5～20dB）范围内，错误识别率最低可达2．68％，优于传统识别方法．     

基于粗集和神经网络的用户访问模式挖掘

用户访问模式发现是构建自适应网站的关键技术.提出了一种基于粗糙集和神经网络相结合的用户访问模式的发现方法,建立了用户访问模式的一般模型.针对Web日志数据通常数据量大、冗余,以及页面之间关系不确定的特点,将粗糙集作为前端预处理器,简化信息处理空间,去掉冗余,采用神经网络聚类分类用户群,从而发现用户访问页面的方式.最后,通过实验分析表明文中方法的有效性.     

南宁市沙井大道—南站西路立交设计布局与选型

由于道路交叉口的设计涉及到很多因素,因此,要想做好城市立交的设计与选型,必须深入调查与研究,从立交的交通功能、工程造价、桥梁美学等多个方面进行综合分析,使立交的选型与设计更趋于合理。     

英语阅读课多媒体教学模式探讨

多媒体在大学英语教学中的应用越来越广泛,然而在应用过程中出现了一些问题影响了教学效果。为了提高英语阅读课多媒体教学效果,本文通过教师访谈、学生问卷调查和随堂听课的方法来探索一个更有效的教学模式。研究结果表明交际法与多媒体结合的模式能调动学生的积极性,使英语学习朝自主学习的方向发展。     

汽车召回现状及缺陷模式研究

对近5年国内外汽车召回情况进行综合研究。基于我国汽车召回数据库,参照欧美国家同期数据,对汽车召回的现状、产生缺陷的原因及制造商群体特征等进行分析;提出以"召回率"作为评价召回实施情况的主要指标。数据表明,我国的汽车召回总体水平相对较低,汽车制造商在召回主动性方面有待提高。     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。