障碍空间中基于网格的不确定数据聚类算法

为了解决已有研究成果无法有效解决动态障碍空间中的不确定数据聚类问题,根据障碍集合是否发生变化,分别解决静态障碍和动态障碍空间下的聚类问题。提出了静态障碍空间中的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for static obstacles in grid space,STA_GOBSCAN)、障碍物动态增加情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic increase of obstacles in grid space,DYN_GOCBSCAN)、障碍物动态减少情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamicreduction of obstacles in grid space,DYN_GORBSCAN)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic movement of obstacles in grid space,DYN_GOMBSCAN),采用KL距离对不确定数据进行相似性度量,并利用网格对数据空间进行划分。理论研究和实验结果表明所提出的算法具有较高的效率和准确率。     

地方政府旧城改建架空危与旧

今年起施行的《国有土地上房屋征收与补偿条例》（以下简称新拆迁条例）,将旧城改建列为公共利益,允许对符合条件的旧城区房屋进行征收搬迁。条例明确规定：“依照城乡规划法有关规定的危房集中、基础设施落后等地段,可以进行旧城区改建。”     

基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

偏序环境下时态数据库中的TBCNF分解问题研究*

针对偏序时态数据库进行研究,提出了非严格偏序时态类型集、偏序时态模块模式、偏序TFD集的模式投影、偏序时态模块投影和偏序时态BC范式等概念,并给出了避免时态类型间复杂操作的偏序时态BC范式的分解算法,对其正确性、可终止性进行了证明,并对算法的时间复杂度进行了分析。为偏序时态数据库的规范化设计奠定了基础。     

广西省东昌镇农民建房不看风水重规划

近年来,广西桂林市荔浦县东昌镇农民在土地、规划部门的帮助下,建房进行设计规划,建起了一幢幢宽敞明亮的楼房,摒弃了过去建房看“风水”的陋习。     

分布式太阳能集中供暖系统用户与集中蓄热装置容量匹配优化设计

以蓄热系统各部分蓄热容积为决策变量,蓄热系统全寿命周期费用总现值为优化目标建立蓄热系统优化模型,并通过Hooke-Jeeves优化算法进行求解。以西宁市某小区为案例进行蓄热系统优化,结果表明：用户总蓄热容量与集中蓄热容量的最优配比为3∶2。分布式各蓄热水箱最优容积相比传统太阳能系统蓄热容积计算结果减少40%以上。随着蓄热水箱容积的增大,系统辅助热源供热量先降低后升高,太阳能产热量先升高后趋于定值,系统初投资呈增加趋势,运行投资与蓄热系统寿命周期费用总现值均呈先降低后升高的趋势。最后以寿命周期费用节约百分比为评价指标分析影响因素的影响程度,敏感性大小依次为锅炉供热单价>折现率>寿命周期。     

三次B样条曲线及其在计算机辅助动画设计中的应用

一、引言计算机图形学应用的一个重要方面是外形设计。所谓外形设计指的是按照给出的一组型值点的位置,以一定的算法来描述、计算和显示曲线和曲面。早期的外形设计往往采用样条曲线来拟合型值点,它要求所生成的曲线通过给定的各个型值点,例如三次参数样条。但在实际应用中,设计曲线形状时,设计师常用的做法是先用折线勾画一个轮廓,再用曲线去逼近这折线轮廓。因而,过分地强调生成曲线准确地通过本来就不太精确的型值点不仅是一种过份的要求,而且还可     

工程机械结构件预处理方法的选择

概述了工程机械预处理的实践，介绍了符合我国国情的预处理方法。     

熔炼炉电流平衡控制系统设计与实现

在我国，熔炼炉的控制大多为传统的人工手动控制，不能满足生产工艺的要求，而且浪费能源的现象十分严重。本系统利用优化的PID控制算式的参数，实现自动控制熔炼炉三相电极电流平衡，从而达到节约能源、提高产品质量的目的。     

基于小波神经网络的铝合金硬度定量无损检测研究

针对铝合金硬度与初始磁导率的非线性问题,应用小波神经网络理论,提出了一种基于小波神经网络的硬度定量无损检测方法.用WGF-Ⅰ电磁检测仪进行一次检测,提取特征信号,建立硬度特征信号与LY12铝合金硬度的非线性映射,可直接输出工件的硬度值.实验表明,小波神经网络可以定量检测LY12铝合金硬度,其HRB硬度检测最大误差为±0.8,将小波网络应用于电磁无损检测具有可靠性.