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关于型材冷弯成形线型特征的实验研究*(2014年)

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简介：
本文针对型材冷弯成形工艺进行了深入实验研究，分析了不同参数下线型特征的变化规律，为优化生产工艺提供理论依据。 在船舶型材的冷弯成形加工过程中，逐段进给弯曲的方式对于提高整体加工质量和效率至关重要。针对这一过程中的塑性变形区线型特征，我们使用了正交多项式最小二乘拟合方法来分别分析和模拟直线及曲线部分的特点。进一步地，通过用椭圆和抛物线逼近曲线区域的形状，我们能够更深入地理解并描述该加工过程中出现的复杂形变情况，并得出了重要的结论。

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  • 关于型材冷弯成形线型特征的实验研究*(2014年)
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    本文针对型材冷弯成形工艺进行了深入实验研究，分析了不同参数下线型特征的变化规律，为优化生产工艺提供理论依据。 在船舶型材的冷弯成形加工过程中，逐段进给弯曲的方式对于提高整体加工质量和效率至关重要。针对这一过程中的塑性变形区线型特征，我们使用了正交多项式最小二乘拟合方法来分别分析和模拟直线及曲线部分的特点。进一步地，通过用椭圆和抛物线逼近曲线区域的形状，我们能够更深入地理解并描述该加工过程中出现的复杂形变情况，并得出了重要的结论。
     
  • 关于海杂波后向散射系数的经验模型研究（2014年）
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    本文针对雷达系统中海杂波信号的影响，提出并验证了一种新的经验模型来描述海面后向散射系数的变化规律。该模型基于大量实验数据，旨在提高海上目标检测和识别的准确性与可靠性。 为了提升海洋环境雷达的检测性能，我们基于海杂波后向散射特性对GIT、TSC和NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行了仿真分析，并与实际测量数据进行对比。通过均方差检验法评估了这些模型的拟合优度，探讨了各种模型的特点及其适用性。研究结果表明，改进后的NRL模型在模拟实测数据方面表现最佳，TSC模型次之，而GIT模型的效果最不理想。此外，GIT模型的应用效果会随海况、擦地角和极化方式的不同表现出不同的特点。
     
  • 关于二维DMesh网络中采用转弯模型的无死锁路由算法的研究（2014年）
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    本研究聚焦于二维DMesh网络架构下的高效路由策略，提出了一种基于转弯模型的无死锁路由算法，旨在优化数据传输路径选择，避免网络通信中的瓶颈与冲突。 路由算法对整个互连网络的性能至关重要。二维DMesh网络结合了Mesh网络与高阶路由器的优势，减少了拓扑直径和平均跳步数，并为消息传输提供了更多路径选择。针对DMesh网络设计了一种基于转弯模型的适应性无死锁路由算法，该算法增强了消息传输的灵活性。在网络负载较高时，此算法能够引导消息避开拥塞区域与热点路由器，减少等待时间，从而加快到达目的节点的速度。对新提出的路由算法进行了路径多样性的分析，并对其无死锁特性进行了严格的证明。仿真实验结果显示了该方法的有效性。
     
  • 关于木材细胞图像特征提取的分形方法研究论文.pdf
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    本文探讨了利用分形理论分析木材细胞图像特征的新方法，通过定量描述木材微观结构特性，为材料科学和工程领域提供新的技术手段。 木材纹理图像的分形维数可以代表许多重要的纹理特征，并且是确定木材树种的一项关键数字参数。为了提取这些特性，本段落提出了一种改进差分盒子法来计算木材细胞图像中的分形维度值。理论分析与实验结果表明，该方法能够有效提取木材纹理特征，并在一定程度上缓解了因图像比例大小不同而对特征提取造成的影响，因此是一种重要的木材纹理参数提取技术。
     
  • 关于超大型集装箱船风载荷系数的研究（2014年）
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    本文深入探讨了超大型集装箱船在不同海况下的风载荷特性，并提出了一套适用于此类船舶设计与建造过程中的风载荷系数计算方法。研究基于2014年的数据和模型，为船舶结构安全性和经济性优化提供了重要依据。 以一艘16000箱的集装箱船为研究对象，在Fluent软件上建立计算模型，对船体水线以上结构表面风场及风压进行数值模拟，并获得相应的风载荷系数。通过与规范方法以及Isherwood方法的结果对比分析发现：随着风向角的变化，结构表面积累的风载系数变化显著；CFD（Computational Fluid Dynamics）数值模拟得出的数据略低于规范计算结果，但Isherwood方法同样具有较高的精度。文中提出的方法能够根据实际海况条件确定最不利的风倾力矩，在船舶稳性设计和校核中有着重要的应用价值。
     
  • 关于多特征参数成像可行性的研究...
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    本研究探讨了在复杂环境中使用多特征参数进行图像处理与重建的技术可行性，旨在提高成像精度和细节表现。通过综合分析各类特征数据，探索新的算法模型以优化图像质量，并为相关应用提供理论依据和技术支持。 关于组织多特征参数成像的可行性研究
     
  • 关于脉冲发放皮层模型实现特征捆绑的研究论文.pdf
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    本研究探讨了脉冲发放皮层模型在视觉信息处理中的应用，特别关注于如何通过神经网络机制实现不同类型的感知特征绑定。分析表明，该模型能够有效模拟大脑对复杂视觉场景的快速而准确的理解过程。 为了实现图像基本特征的捆绑，脉冲发放皮层模型提出了一种使用赋时矩阵的方法。研究发现，赋时矩阵能够较为完整地保留原始图像的信息。
     
  • 关于特征相关性下的特征选择研究论文.pdf
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    本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法，旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合，减少冗余和噪声的影响。 不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来，研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而，现有的阈值判定方法存在一些不足之处，例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。 为了解决这些问题，我们提出了一种新的阈值判定标准，在这种新准则下可以实现对两类样本（即少数类与多数类）的最佳分类效果，并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器，并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准，该方法能够取得良好的结果。
     
  • 基于特征聚类的特征选择方法研究 (2015年)
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    本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法，旨在优化机器学习模型性能，减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣，提出了一种新颖有效的解决方案，为后续的研究提供了理论依据和实践指导。 特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中，提出了一种基于特征平均相关度的度量方法，并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析，在不同子空间中寻找簇群，从而将具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征归入同一簇内；随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集，以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明，在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。
     
  • 关于元胞模型在列车运营能力研究中的应用（2014年）
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    本论文探讨了元胞自动机模型在分析和优化列车运营能力方面的应用，通过模拟乘客流动及列车运行状况，为提升铁路系统的效率与服务质量提供了理论依据和技术支持。发表于2014年。 本段落通过分析影响列车运营能力的关键因素，并将这些因素转化为线路的通行能力和折返站的折返能力，在理论上进行深入研究。基于此理论框架，结合实际运行情况建立了元胞自动机模型来模拟列车追踪与折返过程，并利用Matlab软件对该模型进行了仿真验证。 为了进一步评估该模型的有效性，我们选取了正在建设中的郑州1号线作为案例进行分析和仿真实验。通过该实验不仅能够检验所建立的理论模型是否具有实际应用价值，还能为提升线路运营能力提供科学依据与具体措施建议。