现代主义空间的营造--丹·凯利的设计方法分析

丹·凯利的规则几何构图给他的作品赋予了鲜活的生命力,取得了非凡的效果.凯利的景观作品在平面上避免绝对的和谐,并且避免在景观的边缘以安静的方式结束,而是采用动态的方式,使其成为有活力的组成部分.我们把这种特征称作slippage,是对边缘的定义或是隐喻一种在平面和分区上有意不明确的设计方法.该文同时还把密斯的建筑作品和丹·凯利的作品进行对比,来发现二者在秩序和空间概念上的相同点和不同点,从而进一步探讨现代主义空间的构成.     

基于Sugeno模糊积分神经网络分类器融合方法在手写数字识别中的应用

神经网络是模式识别中一种常见的分类器.针对同一个分类问题,构建多个分类器并把多个分类器进行融合可以提高分类系统的分类正确率、改善系统的稳健性.首先介绍了Sugeno模糊积分及Sugeno模糊积分神经网络分类器融合方法的一般原理,而后将其应用于手写数字识别,通过实际的案例验证了该融合方法的有效性和可行性.     

改进BP算法在微悬臂梁力学特性研究中的应用

针对BP神经网络算法自身存在的一些限制与不足,提出了一种改进的BP神经网络算法,并将此算法应用于单晶硅(100)微悬臂梁加载后载荷与挠度间关系拟合的实验中(实验在MATLAB7.0环境中实现).实验拟合结果表明:在相同载荷的作用下,挠度随微悬臂梁长度的增大而增大,随其宽度的增大而减小,且在有效载荷-挠度数据中理论计算结果与实验拟合结果是相一致的.并利用有效载荷与挠度之间的关系,评价了微悬臂梁材料的弹性模量,得到其弹性模量近似为153GPa,与实际情况符合较好.     

用人工神经网络对SARS疫情进行分析与预测

采用三层结构的反向传播网络(back propagation network，简称BP网络)，对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型．并利用实际数据拟合参数，针对山西的疫情进行了计算仿真．结果表明，该网络模型算法收敛速度较快，预测精度很高．     

用人工神经网络对SARS疫情进行分析与预测

采用三层结构的反向传播网络(backpropagationnetwork,简称BP网络),对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型.并利用实际数据拟合参数,针对山西的疫情进行了计算仿真.结果表明,该网络模型算法收敛速度较快,预测精度很高.     

用分支定界算法求解旅行商问题

在0—1整数规划的基础上建立了数学模型，利用MATLAB6．5优化工具箱中的linprog函数进行求解，再经过分支定界算法计算，求出了只含有0和1的解．实验结果表明，该算法可以求解小规模旅行商问题．     

基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究

提出了一种应用BP神经网络识别汽车牌照字符的方法,重点讨论了关于BP神经网络学习过程初始权值的选取、隐含层节点数的确定和权值学习算法的改进问题,实验结果表明：该方法用于车牌识别具有较快的收敛速度和较高的识别精度。     

基于地表变形数据的潜在滑坡识别研究

潜在滑坡识别对地质灾害高发区的滑坡研究有重要意义。文章以中巴经济走廊灾害多发区某一试验区为例,结合由2014-2019的Sentinel1-A雷达数据计算出的地表变形数据,选取试验区地形、水文、地质、聚类共8种特征变量基于随机森林模型进行滑坡识别,滑坡识别结果总体精度为88.62%,Kappa系数为0.78。结果表明,结合地表变形数据的随机森林模型可以较好的识别潜在滑坡,聚类特征对于识别结果有重要贡献。     

飞时达土方计算和道路之星软件在景观工程中的应用

不同于常规的市政道路和公路设计,通常的景观设计图中景观园路的数学参数不全面,故景观道路难以精确放样,其土方量难以精确计算,是景观工程施工中难以解决的问题。基于此,依托于一个内有河流和众多大型采石场的复杂地貌面积超过80多万m~2的景观工程实例,利用飞时达土方计算软件和Casio 9860计算器解决放样不准确及土方量的计算问题,为相似工程提供借鉴。     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。