TD覆层处理工艺在汽车覆盖类模具上的应用

对TD处理工艺的主要特点及应用范围进行了介绍,并结合实例说明了TD覆层处理在汽车覆盖类模具上的应用效果及注意事项。

俄语覆盖类动词有规律的多义聚合体

"语义决定句法,通过句法描写语义"是莫斯科语义学派独特并且传统的语义研究方法。Е.В.Падучева在继承并发展该学说的同时,从词汇的具体语义类别出发,探寻语义变化与形式变化之间的内在规律,从而突破多义词的传统研究范式。本文以覆盖类动词为例,论证动词的许多语言运作特征都能够从它们的词汇语义中得到解释,比如有规律的多义性以及句法搭配、同义转换等等。

基于曲线聚类-覆盖法的变电站无功优化配置

针对电容器不等容分组设备频繁投切问题,提出一种基于曲线聚类-覆盖法的不等容分组优化配置方法。根据变电站年负荷曲线求取年无功需求,通过K-means聚类算法将365条年需求曲线聚类成k条聚类曲线,补偿总容量即为曲线最大值。首先以无功失配面积最小为目标函数,在聚类曲线上进行电容器档位阶梯状曲线的最优覆盖;然后建立以投切次数最小、失配面积最小、投资成本最小的多目标无功优化模型,利用改进遗传算法进行求解,用以指导变电站无功补偿优化规划;最后,通过与最优覆盖法及曲线分段-聚类法进行对比,验证所提方法的有效性。

关于余模范畴中的挠自由类与覆盖类

对于一个余代数,首先引入了余模的(预)覆盖的概念并给出关于它的一些性质;然后,引入了极大倾斜余模和覆盖余模的概念,并证明倾斜挠自由类和极大倾斜余模之间存在一个双射;最后,得到了在余代数中当倾斜挠自由类是覆盖类时,它是由覆盖余模唯一表示的。

覆盖聚类算法

首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。

一种求解类覆盖问题的混合算法

提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性.

一种基于类覆盖和粒子群优化的模糊神经网络系统

提出一种基于类覆盖获取有向图和粒子群优化方法的模糊神经网络模式识别系统模型 ,该模型利用改进的贪心算法获得半径较均匀的超球体类覆盖 ,再利用超球体类覆盖实现模糊输入空间划分和模糊IF THEN规则提取 ,以此实现模糊神经网络系统的结构辨识 ;采用改进的模糊加权型Mamdani推理法确定系统的输出 ,并使用基于粒子群优化的算法对系统参数进行精炼 ,使系统具有很好的强壮性和识别率 对

函数空间类Vitali覆盖证明及其应用

针对在较小测度集下的性质不佳函数确定其积分存在性的问题,提出函数空间下的类Vitali覆盖定理.从理论角度明确积分存在性与数值逼近的理论方法,给出对应的数值逼近方法与结果,并给予具体论证.最后,结合理论分析结果,以示例的方式从应用角度提出积分存在性与积分数值逼近的具体应用.

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。

覆盖聚类在Web信息检索中的应用研究

传统的搜索引擎所提供的搜索结果仅仅是按照W eb与查询的相关性从高到低排成一个有序列表,不具备层次性,用户使用起来并不方便。文章通过采用覆盖聚类算法对搜索引擎的结果进行聚类来解决这个问题,并对其实现过程进行较为详细的描述。

基于覆盖聚类的TS模糊神经网络热工对象建模

热工过程具有非常复杂的动态特性以及强耦合、大延迟和不确定等特征。控制过程需要较为精确的模型,但是常规的建模往往并不能满足要求,因此提出一种改进型的TS模糊神经网络建模方法。首先基于一种覆盖聚类算法对离线数据进行分类,初步得到模糊神经网络的前件和后件参数,再利用卡尔曼滤波算法调整后件参数和动态梯度算法调整隶属函数的宽度和中心,最后把得到的前件参数和后件参数进入在线网络,若进入网络的实时数据不属于所有的类,则应增加聚类中心和规则。

τ-平坦试验模与τ-平坦覆盖

证明了τ-平坦试验模的存在性,并给出了{τ-平坦模}构成预包络类或预覆盖类的几个充分条件.

韧性环保泥浆在深厚贝壳类地层灌注桩施工中的应用

在沿海地区位于富含贝壳类覆盖层地质的桥梁工程中,由于地层的孔隙率大,灌注桩成孔钻进过程中泥浆极易穿透地层直接渗出。为保证该类地质条件下桩基施工质量,防止造成污染海域环境,依托漳江湾特大桥及连接线工程,在普通泥浆中添加韧性添加剂,配制后通过试验研究,投入现场施工应用,验证了韧性环保泥浆在海洋环境下对大孔隙地质的适应性,可在类似工程中推广。

基于五维手段的4G网络覆盖优化研究

在移动互联网时代,4G网络质量的好坏,对企业的业务发展、市场拓展等具有重要影响。在无线侧,网络质量的好坏,主要由网络综合覆盖率来体现。早期,网络优化的经验不足,优化手段有限,致使该项指标提升缓慢,进入瓶颈期。基于此,文章创新性地提出一种五维优化方法,突破传统优化单一的模式手段,从天馈调整、覆盖类参数优化、天线权值优化、PCI优化、邻小区切换参数优化等五个维度全面提升网络综合覆盖率。

不同覆盖材料对草坪直播建植效果的影响

本文通过覆砂、覆草席、覆土、覆炉渣等四种不同处理 ,对草坪建植效果进行了研究 ,结果表明 ,草坪覆砂对种子萌发和生长发育保护和促进作用较好 ,成坪速度快 ,建植效果明显优于其他几个处理。

聚类算法在入侵检测中的应用

入侵检测中对未知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但获取完全正常的数据比较困难。介绍的聚类技术是应用到入侵异常检测中的一种较为新颖的技术,是一种无需指导的异常检测技术,可以区分哪些是正常记录,哪些是异常记录。分析了将聚类方法应用于入侵检测中的可行性及对数据处理的标准化方法。另外,给出了基于覆盖的聚类算法与两种经典聚类算法的比较。

青海共和盆地旱区草坪直播建植覆盖效果的影响

通过覆砂、覆草席、覆土、覆炉渣等四种不同处理,对草坪建植效果进行了研究,结果表明,草坪覆砂对种子萌发和生长发育保护和促进作用较好,成坪速度快,建植效果明显优于其他几个处理。

基于LBP算子和类覆盖捕获图的人脸检测算法

针对传统人脸检测中的过分类问题,提出一种结合LBP算子与类覆盖捕获图的人脸检测算法.该算法首先用ε-LBP算子提取人脸图像纹理特征,并把对应不同ε值提取的LBP特征数据加权融合起来,形成人脸图像特征向量,然后采用类覆盖捕获图构造分类器,最终对人脸图像实现有效检测.与传统方法相比,基于随机图理论的类覆盖捕获图能够克服过分类缺陷,比其他近邻图分类器更具优势,性能也比较稳定.实验结果表明,该算法可以有效检测人脸图像,尤其对存在模糊和光照异常的人脸图像具有较高的精确度和鲁棒性.

基于改进TFD-Hough变换的时频分量检测

针对通信监测实际环境中现有方法难以有效提取时频分量的问题,提出一种基于改进TFD-Hough变换的时频分量检测算法。在信号分量数目未知的条件下,该方法能充分利用时频分布面各分量的幅值具有线性聚集的特点,通过覆盖聚类和感知编组实现信号分量的逐次提取和参数估计,避免了全局检测中因分量能量差异导致的误检且无法获取目标位置信息的缺陷。实验结果验证了所提方法的有效性,可满足于异常通信信号的主动识别。