基于细胞自动机的动态云实时模拟

具有真实感云的实时模拟应用非常广泛。基于细胞自动机技术建立云模型,明确了边界网格点的处理方法。通过改进变换规则,引入了上升气流的作用,加快了运行速度并反映了云的真实特性。在光照计算过程中,将多重前向散射光照运用于细胞自动机方法中,并将近似米氏散射的Henyey-Greenstein相位函数嵌入到前向散射光照模型。仿真实验表明,该方法提高了云的外观的真实性,可以实现云的实时绘制。     

吉林省节水管理评价指标体系构建研究

文中根据吉林省水资源现状,及节水工作取得的进展和存在问题,按照压力一状态—响应(P-S-R)模式,构建节水管理评价指标体系,共计25个指标,对吉林省节水型社会建设成效进行科学、客观、公正地评价.     

淇门以下卫河干流治理必要性分析

卫河是海河流域漳卫河系上游两支流中的南支,是流域重要的防洪骨干河道之一.淇门以下卫河干流河道自1978年治理、共产主义渠自1962年停止引黄用于行洪以来,经过近40年的运用,上游河道主槽存在不同程度淤积,中下游河道堤防超高不足,滩地上高秆作物和林木阻水,致使河道行洪能力下降,险工险段等问题亟待解决,穿堤建筑物年久失修,...     

基于硬件加速的几何失真校正研究

分析研究一种新的图形硬件架构CUDA,基于其类C语言硬件开发环境和多线程的硬件执行机制,实现了基于GPU的几何失真校正的数学贴图映射,并根据像素分辨率的不同情况分别进行了实验验证,证明该方法比基于CPU的实现具有更高的场景交互速度,保证了视景系统的真实感和实时性.     

基于独立成分分析的跳频信号盲分离

近年来,ICA（Independent Component Analysis,独立成分分析）已成为处理BSS（Blind Source Separation,盲源分离）问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注。该文首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将跳频信号进行盲分离,并与梯度算法所得的仿真结果进行对比分析。通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与梯度算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的跳频信号盲分离方法。     

基于FastICA算法的盲源分离

近年来,ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)已成为处理BSS(Blind Source Separation,盲源分离)问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注,为此讨论ICA的原理及其优越性.首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将其与梯度算法、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)算法所得的仿真结果进行对比分析.通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与其他两种算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的盲源分离方法.     

素土挤密桩在金沙滩水库湿陷性坝基处理中的应用

金沙滩水库是万家寨引黄入晋北干线工程线路上的一座平原型调节水库,其坝基坐落在湿陷性土层之上。为保证大坝的安全,采用素土挤密桩对坝基进行了处理。金沙滩水库坝基素土挤密桩的设计和施工经验值得类似水利水电工程借鉴。     

飞机训练模拟器视景系统非线性失真校正技术研究

柱面实像投影是飞机训练模拟器视景系统采用的主要投影方式之一,可以得到很大的观察视野,但是不可避免地会产生非线性失真。根据具体的工程背景,针对大视场角的柱面实像投影的非线性失真,分析了其产生的原因,并设计了投影仪的离轴安装方案,从而提出了基于预失真的柱面投影非线性失真校正算法。实际的校正结果表明,采用预失真的方法进行柱面非线性失真校正,是一种行之有效的方法。通过相应的数据结构设计,保证了程序执行的实时性。     

110t交流电弧炉继电保护定值计算方法分析

交流电弧炉作为冲击性的电力负荷,其继电保护定值的整定计算,与电力系统之间的配合存在较大困难,因此必须对电弧炉继电保护计算理论进行深入研究,并与工程实际经验相结合.在与电力部门充分协商的基础上,最终确定既有利于电炉正常运行,又满足电力系统安全运行要求的继电保护定值.     

改进卷积输入的端到端普通话语音识别

主流神经网络训练的交叉熵准则是对声学数据的每个帧进行分类优化，而连续语音识别是以序列级转录准确性为性能度量。针对这个不同，构建基于序列级转录的端到端语音识别系统。针对低资源语料条件下系统性能不佳的问题，其中模型使用卷积神经网络对输入特征进行处理，选取最佳的网络结构，在时域和频域进行二维卷积，从而改善输入空间中因不同环境和说话人产生的小扰动影响。同时神经网络使用批量归一化技术来减少泛化误差，加速训练。基于大型的语言模型，优化解码过程中的超参数，提高模型建模效果。实验结果表明系统性能提升约24%，优于主流语音识别系统。