浅谈如何提高大学生的英语写作水平

就大学生英语写作中存在的问题进行阐述,并根据多年教学实践经验,提出一些改进的办法,以提高学生的英语写作能力。     

基于BP神经网络的猪肉新鲜度检测方法

猪肉在储藏、加工和运输过程中因为腐败会挥发出氨气、硫化氢等,据此选择8个金属氧化物半导体气敏传感器构成检测阵列,运用改进的BP神经网络算法建立猪肉新鲜度智能检测的数学模型,从而构建了猪肉新鲜度检测电子鼻系统。通过检测实验构建样本数据集,并对识别模型进行训练、测试,结果表明该模型对猪肉新鲜度的预测结果与用理化分析方法所得实际结果具有很好的吻合度,预测准确率大于90%。     

梯级水库连续溃坝计算

为了合理地规划水库群的防洪设计标准,应给出水库渍坝流量过程甚至梯级水库连续溃坝的流量过程.该文选取2个梯级水库(上游水库的库容远大于下游水库库容),计算上游水库溃坝洪水,并研究上游水库渍决引起下游水库连续渍坝的可能性,采用简化水力计算法、经验公式等方法计算下游水库渍坝可能发生的时间以及连续溃坝流量过程,为类似梯级水库工...     

基于双目视觉的障碍物检测方法研究

随着无人机自主避障技术的发展,无人机的在线环境感知能力显得愈发重要。环境感知的重要组成部分便是障碍物的检测。与超声波、毫米波雷达这些只能检测出障碍物距离的传感器相比,视觉传感器具有独特的优势,因此成为多旋翼无人机进行自主避障的热点。本文采用双目立体视觉技术对多旋翼无人机前方视野内的环境进行障碍物检测,提出了一种基于柱状图的障碍物检测方法。首先,利用双目视觉传感器获取图像并进行图像处理;其次,把图像分成若干个柱状图的区域,提取每个柱状图区域里的障碍物深度信息;再次,检测柱状图区域里的障碍物相对于多旋翼无人机的方向;最后,通过室内环境进行算法验证。实验结果表明该方法的有效性,成功完成了室内未知环境下多旋翼前进方向的障碍物检测工作。     

基于ANN的两种谐波测量方法的比较

介绍了两种基于人工神经网络(ANN)的谐波测量方法，同时对这两种方法进行Matlab的仿真比较，最后得出基于BP算法的多层前馈神经网络的谐波测量方法比基于自适应对消原理的神经网络谐波测量方法优良，并从理论上分析了这种结果的原因。     

物联网技术在智能电网中的应用

物联网与智能电网之间有着密切联系,其两者均是数字化技术发展下的成果,均能够起到控制分析、决策的作用。物联网技术中的传感器技术、通信技术、云计算技术与边缘计算技术为智能电网正常运作提供了技术保障。     

浅论水利工程施工中的生态保护措施

分析了水利工程对水生态系统造成的影响,提出落实水生态保护的各项组织措施,切实保护好水生态环境。     

基于RS与GIS技术的数字流域水体信息的提取

针对DEM的误差及时效性可能会导致提取出的水文要素与实际情况出现偏差的问题,提出利用遥感信息与DEM综合提取水系的方法。利用遥感影像,根据NDWI和波段分析相结合的方法提取流域主干河流和面状水域,并用数学形态学对提取出的二值图进行除噪、细化等处理;利用DEM数据,根据流域集水面积阈值与河网密度之间的关系曲线确定临界支撑面积阈值,并通过叠置运算和邻域分析对伪河道等进行合理剔除。综合两者结果,设置遥感水系和DEM水系主干河道校正控制点,并以遥感水系主干河道为基准,对DEM水系中控制点图层进行配准,从而完成对DEM水系位置及面状水域的修正。     

地表反照率机器学习估算方法北大核心CSCD

针对反照率直接估算中多元线性回归方法难以拟合反照率估算中的非线性特征的问题,引入基于梯度提升决策树机器学习方法对GLASS(global land surface satellite products)反照率产品算法中的多元线性回归(multiple linear regression,MLR)直接估算算法进行改进,并将梯度提升决策树算法(gradient boost decision tree,GBDT)结果同原有方法进行对比,同时利用地面站点观测反照率评价本文算法效果。结果表明,多元线性回归方法平均RMSE为0.017到0.02,梯度提升决策树方法平均RMSE为0.009到0.013,梯度提升决策树方法的估算精度较原多元线性回归方法精度有较大提升,表明新型机器学习方法在优化遥感经验或半经验模型中具有重要潜力。同时地面验证结果表明,本文算法相比于GLASS V3反照率产品在RMSE和绝对偏差上相对提升4%和60%。