太阳能LED路灯的智能设计

介绍具有MPPT (Maximum Power Point Tacking)最大功率点跟踪和脉宽调制(PWM)的太阳能LED路灯的智能化设计,采用三段式算法去监控蓄电池剩余荷电容量(SOC)的充电/放电法,在放电过程中象控制器在充电过程中一样,在不同的阶段用不同宽度的PWM删信号输出控制,有效避免过充和过放.根据蓄电池剩余荷电容量(SOC)的数学模型实时检测蓄电池的剩余容量而自动调整LED负载.半导体LED照明与太阳能的有机结合,使太阳能LED路灯更具独特的优势和良好的应用前景.     

城市屋顶绿化设计探讨

本文论述了屋顶绿化的特点及设计方式,通过推广屋顶绿化,可使生态景观建设从地面向空中拓展。既美化了人居环境,又节约了土地。     

基于社会信任正则化的排名推荐算法

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动的时候这个问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次将用户偏好信息融入Bayesian Personalized Ranking (BPR)算法中。然后挖掘用户之间相似关系以及信任用户直接和间接关系,并量化它们之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户偏好差异。最后将以上这些信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行该算法的有效性验证。主要通过Precision、MAP和NGCD这三种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文所提算法与SBPR、TBPR、BPRMF和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果证明本文所提算法明显优于其他排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见该算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所带来推荐效果差的问题。     

设置室内避难走道作为疏散通道的设计方法探讨

以苏宁易购总部大楼事例,探讨了将室内走道作为避难通道,并设置临时安全区的人员疏散方案。通过性能化防火设计方法对该方案的验证表明：通过合理设计各类消防设施,能保证人员安全疏散的需要。     

高含水期开发期周期注水提高采收率机理研究

进一步提高高含水期油田的采收率是当前急待解决的一重要问题。笔者在岩心实验的基础上研究了周期注水提高水驱采收率的机理，以及对不同地质条件油藏的适应性。2000年在文25东油藏实施后取得较好的控水稳油效果，是提高含水期油田的采收率的一条经济有效的途径。     

基因数据的交互依赖特征选择算法

特征选择是生物信息领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。传统特征选择算法忽视了特征之间的依赖相关性和冗余性,因此提出一种联合互信息的特征选择算法(JFRR)。该算法利用互信息计算特征之间的冗余值,并利用联合互信息分别计算已选特征集合、候选特征及类标签之间的相关性。将JFRR与其他6个特征选择算法在2个分类器上,使用9个不同基因数据集,进行分类准确率指标(Precision_micro和F1_micro)验证。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度。     

分子识别在分离科学中的应用

分子识别引导着所有生理过程中大分子间的选择性相互作用。分子识别材料由原来的天然化合物逐步向仿生聚合物等人工受体化合物发展。分子识别应用于亲和色谱、固相萃取、膜分离技术极大地促进了分离效率的提高和一些复杂物质的拆分。目前,分子识别进一步被用于临床药物分析、模拟酶催化以及化学仿生传感器,为定性分离和设计提供更多的信息,也为加速分子发现提供潜能。     

黄河源区水资源的分布式计算和分析

水资源短缺是黄河面临的最突出的问题。采用武汉大学李兰教授开发的LL-Ⅱ分布式流域水文模型与GIS和RS技术结合，根据数字高程DEM、遥感卫星植被覆盖、土地利用和土壤种类等资料，对黄河源区龙羊峡以上流域进行了水资源的分布式计算和分析。采用2003年水资源综合规划统计数据进行灌溉用水、工业用水和人畜生活用水的分布计算，以唐乃亥站16年日径流进行连续模拟和检验，结果较为满意。研究表明，该模型能对水资源管理和规划提供良好的指导依据。     

C616车床变速箱的改装

我厂有C616车床4台,经常出现打齿轮、断轴和烧毁电机等事故。经分析,主要是变速箱结构设计不够合理。这种传动结构为分离式的传动,变速箱中各机件属硬件连接刚性传动,没有摩擦离合器和专用制动装置,动力源电机还兼负主运动的换向及制动。当主运动运转需要快速停车时,电机断     

中文分词及词性标注一体化模型研究

本文应用N-最短路径法，构造了一种中文自动分词和词性自动标注一体化处理的模型，在分词阶段召回N个最佳结果作为候选集，最终的结果会在未登录词识别和词性标注之后，从这N个最有潜力的候选结果中选优得到，并基于该模型实现了一个中文自动分词和词性自动标注一体化处理的中文词法分析器。初步的开放测试证明，该分析器的分词准确率和词性标注准确率分别达到98．1％和95．07％。