平衡纵剖面数值试验及其对防洪的影响研究

本文采用一维非恒定流非均匀沙的水沙数学模型，以长江中游螺山汉口河段为背景，进行了根化数值模拟试验，分析了该概化河段平衡纵剖面的变化规律及其与上游来水来沙条件的关系，并和相应的理论公式进行了比较。在此基础上，对水沙条件发生较在变化时的平衡纵比降以及带来的对长江中下游防洪的影响进行了分析。     

基于关键闸坝优选的区域水网水量调控

为实现区域水网水量的高效调控,从水量、水生态、水质和闸坝管理等4个方面构建包含10个指标的闸坝优选评价指标体系,以廊坊市凤河-永定河区域水网为研究对象,计算区域内32座闸坝的综合关键指数并给出影响程度排序,采用水动力数学模型验证关键闸坝选取的合理性。结果表明：优选出的永丰闸和东张务闸是区域水网的关键闸坝,通过调节这两座闸坝的开度即可满足区域水网的生态需水和防洪排涝调度目标,保持区域水网较优的水力连通能力,提高区域水网水量调控效率。     

基于决策树方法的云南省森林分类研究

森林分类对于理解森林生态系统结构和功能具有重要意义。由于云南省地形和森林类型复杂,首先按云南省的16个行政区划将全省Landsat TM影像分为对应的16个区域。以TM波段1~5和7,以及由植被指数、缨帽变换、主成分变换、DEM组成的18个变量组,统计训练样本光谱值均值变化和光谱值与频率间的关系。利用交点计算公式计算类间最佳分类界点进而建立决策树,逐一分离各区的所有森林类型,将分类结果合并得到云南省阔叶林、针叶林和针阔混交林类型分布图。最后将分类结果与监督分类中的最大似然比法的分类结果进行对比。结果表明:监督分类的总体分类精度为74.39%,Kappa系数为0.63,决策树方法的总体分类精度为86.61%,Kappa系数为0.80,说明决策树方法可以提取高精度的云南省森林类型,进而为该区域森林叶面积指数和生物量反演等研究提供基础数据支持。     

曝气生物滤池处理生活污水效能沿滤层高度的变化

采用曝气生物滤池处理生活污水,研究水中污染物沿滤层高度变化情况,以确定曝气生物滤池去除各污染物的有效滤层高度。研究结果表明,曝气生物滤池可有效处理生活污水。在二级滤池、滤层总高度4 m、滤速5.0 m/h条件下,出水COD、氨氮和总磷均能达到城镇污水处理厂综合排放标准。滤池总去除率,COD 90.39%,氨氮71.14%,总磷95.46%。曝气生物滤池去除COD主要在滤层0~2.6 m段,去除率75%,占总去除率的82.9%;去除氨氮主要在2.6~4.0 m段,去除率49.50%,占总去除率的69.6%;去除总磷主要在1.2~2.6段,去除率61.78%,占总去除率的64.7%。用曝气生物滤池处理生活污水,要达到《城镇污水处理厂综合排放标准》,滤层高度应在4 m左右。     

一种短基线条件下的时差定位解算方法

常见的时差定位求解算法都是围绕线性化双曲线方程进行的,在长基线情况下的定位精度较高,但共有的缺点是算法的计算量大,工程实现复杂。当时差估计精度较高时,在短基线情况下,利用渐近线在较远处非常接近双曲线,给出一种简单的时差定位解算方法,即双曲线渐近线最小二乘定位法（HA—LS）。推导算法的求解过程,并对其定位精度进行仿真,验证了该方法在较短基线情况下能得到比其它传统定位算法更好的定位精度,而且算法计算量小,工程实现简单。     

一种基于JPDA的EJB组件强迁移方法

随着分布式应用技术的发展,组件的静态性限制了分布式系统在运行期间适应其环境变化的要求。为了动态适应外界环境变化,提高系统性能,组件迁移的研究受到广泛关注。目前学术界对组件迁移技术的研究大多集中在组件弱迁移上,对强迁移的研究较少。文章提出了一种新的EJB组件强迁移方法,它通过JPDA来捕获和恢复组件强迁移所需的运行状态。这种方法可以在不需要修改JVM的情况下,得到并恢复EJB组件的运行状态,保证了较强的通用性。本方法在自主研制的JANTM平台中得到了实现,应用在负载平衡和失效恢复两个方面。     

基于主题的Web人名抽取系统的设计与实现

从社会关系抽取的角度出发,设计了一个基于主题的Web人名抽取系统。该系统可根据给定的主题获取相应的Web文档,并从中抽取出与该主题相关的中英文人名,从而为基于主题的Web社会关系抽取提供有效的数据支撑。     

面向方面电信系统开发框架的设计与实现

基于.Net Framework和AOP技术提出了电信系统建设的“5＋1”关注点视图,试图解决电信业务开发难度大、周期长的问题。根据“5＋1”关注点视图提出了针对电信业务、基于服务实现的面向方面软件体系结构。基于该软件体系结构开发框架设计及其支持下的软件开发过程可以缩短软件开发周期,改善软件一致性和可维护性,使软件具有更好的演化能力。     

基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用

首先通过模拟退火算法对单个网络的隐含层高斯基函数中心值和标准化常数聚类算法进行了优化,进而提出了一种基于泛化误差性能跟踪的最优训练中止算法,避免了神经网络的过学习问题;最后通过基于最优权重的集成算法给出了模式所属类别的确定性衡量,提高了识别精度和系统的泛化能力。将该算法用于调制信号类型识别,取得了较高的识别精度。     

地月系共线平动点Halo轨道族的运动稳定性研究

地月系共线平动点附近的Halo轨道族,能够提供从L1点至月球再至L2点的广泛空间的多种轨道应用需要,但2个轨道族内轨道的稳定性差异较大。文章引入稳定系数和线性稳定阶数2个指标来判断轨道的稳定性,并用数值模拟分别分析了百米和千米量级的初始轨道误差在数天后所引起的轨道偏差,得出结论：两轨道族内接近平动点的部分轨道稳定性较差,其余部分轨道稳定性相差不大,L1点附近Halo轨道族内轨道较为稳定的是0.85~0.92之间的轨道,L2点较为稳定的是1.02~1.1之间的轨道。