街道界面与街道网络的形态关联性研究——以武汉市中心城区为例

街道是城市物质空间形态的基本构成要素,与人们的生活息息相关。文章以武汉市中心城区为例,分析其街道界面与街道网络的形态关联性。街道界面形态的测度参数为界面密度与近线率,街道网络形态的测度参数为整合度与选择度。结果显示:界面密度与整合度、选择度在全局尺度下均呈现正相关关系,在分区尺度下仅与整合度呈现正相关关系;而近线率与整合度、选择度在全局尺度下均未呈现出相关性,但在分区尺度下与整合度呈现正相关关系。总体而言,街道可达性越高,则对应的街道界面也越密集;但街道界面是否也越整齐则因不同的城市肌理类型而呈现出差异性。研究进一步揭示了城市形态要素间的内在联系,以及各项形态要素在不同城市尺度上与城市空间活力的关联性,可为我国建设充满活力的街道空间提供助力。

应用微波网络分析的界面刚度超声检测研究

界面刚度是表征装配结构性能的重要参数,作为常见的无损检测方式,超声检测被广泛应用于界面刚度检测,但现有界面刚度超声检测仍存在一定不足。对现有实验方法进行改良,在传统超声检测理论基础上,将微波网络分析从电磁波领域迁移到超声波领域,将“场”理论与“路”理论相结合,通过检测微波网络分析仪S参数表征界面刚度,并与软件有限元仿真和传统超声检测实验结果进行对比,对界面刚度进行检测与评价。研究显示,相比于传统超声检测,使用微波网络S参数表征接触界面刚度时,检测方法简化实验流程,且检测结果更符合实际接触情况。微波网络分析与超声检测相结合的检测方法在重大装备关键装配界面接触情况测试中具有重要应用前景。

基于可解释性神经网络的界面面积浓度预测

界面面积浓度(Interfacial Area Concentration,IAC)是两相流动的封闭两流体模型中界面传递项的关键参数,用于表征气液界面传输能力的强弱。对界面面积浓度的建模预测通常有经验关联式和界面面积输运方程等方法,但这些方法都有较大的数据依赖性。而对神经网络模型增添可解释性可以为模型修正提供方向,严谨提升预测精度。为更好地预测两相流动的IAC,基于神经网络建立了IAC的预测模型,结合不同气泡行为、物理关系及统计分布并利用事后可解释性方法,对比分析了不同输入特征组合的神经网络模型预测能力;并通过神经网络每层的结构参数大小,分析输出比重挑选合适的数据预处理方法。通过事后可解释性分析得到空泡份额是IAC预测的重要因素,而对训练数据进行对数变换预处理能够显著提高模型对真实数据的预测能力。

基于改进Elman神经网络的CFRP补强钢板界面脱粘预测研究

针对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)补强钢结构出现内部界面脱粘损伤后难以观测的问题,结合Lamb波检测方法和神经网络提出了一种界面脱粘预测方法。搭建了基于Lamb波的CFRP补强钢板信号分析试验平台,利用ABAQUS软件建立了CFRP补强钢板的机电耦合有限元模型,并通过试验验证了有限元模型的准确性。将长方形和圆形两种脱粘形状的信号在时域和频域内进行分析,基于自适应遗传算法改进的Elman神经网络建立了CFRP补强钢板脱粘预测模型,并将与脱粘面积相关性较高的信号特征数据作为预测模型的特征数据。对预测模型进行性能测试,脱粘形状为长方形和圆形预测值的平均绝对百分比误差分别为3.03%和8.06%,结果表明改进的Elman网络对于脱粘损伤具有较好的预测精度。

基于网络评价数据的信息界面设计提升策略

本文探究了在以用户为中心的视角下生活类移动应用的信息界面的视觉设计。基于网络评价数据,通过ROSTCM6文本分析词频软件获取用户评价,并通过用户对于视觉界面的情绪反应分析用户在移动应用交互使用过程中的视觉反应规律。验证了从消费者评价角度出发构建信息界面的有效性与提升设计策略的合理性。

基于BP神经网络的新老混凝土界面黏结强度预测

为探寻能够考虑多因素综合影响的新老混凝土界面黏结强度预测方法,在综合考察国内外新老混凝土界面黏结强度试验资料基础上,搭建试验资料数据库;对比分析了国内外规范和几种常用简化计算方法对新老混凝土界面黏结强度计算的优缺点;基于神经网络技术,建立8因素(老混凝土龄期、抗压强度、新混凝土抗压强度、黏结界面面积、界面饱水程度、界面粗糙度、界面剂、试验方法)影响的新老混凝土界面黏结强度BP神经网络模型,模型预测值与试验值能够很好地吻合。

商业、创新、服务:媒体融合背景下网络新闻客户端的生存盈利之道探析——以界面新闻客户端为例

媒体融合的语境下,移动新闻客户端成为了新闻媒体开拓阵地的必由之路,“新闻+政务服务商务”等新兴模式不断涌现。相较于传统综合性新闻客户端,部分原创新媒体客户端以其独特的用户体验及产品创新逐步打开市场,为用户获取资讯提供了新的选择。本文以界面新闻客户端为例,对媒体融合中新闻客户端的生存盈利之道进行探析。

基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用

BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。

目的地网络界面对旅游者体验及品牌形象的影响

旅游目的地推广营销所使用的官方网站、微博、电子商务平台等网络渠道构成了旅游者接触目的地的网络界面。旅游目的地网络界面特征主要包含信息价值、友好性和交互性3个要素。为探索旅游目的地网络界面对旅游者体验及品牌形象的影响,构建了旅游目的地网络界面特征、旅游者体验与目的地品牌形象的结构方程模型。研究发现,旅游目的地网络界面特征的3个要素通过功能体验和情感体验两个中介因素影响游客对目的地品牌形象的感知,但信息价值对情感体验的影响不显著。基于以上结论,对旅游目的地优化网络界面提出了策略建议。

网络虚拟实验的界面交互设计

网络虚拟实验作为远程实验教学支持系统需具备极强的交互性能,而良好的界面交互是虚拟实验系统高交互性能的基础和保证。分析了网络虚拟实验中影响界面交互性能的主要因素,提出了提高界面交互性能的设计原则,进一步结合开发实例列举了详细的设计应用方案。

大型机场项目群进度的界面网络优化

包含多种类型单体项目的大型工程进度界面复杂,总工期延后的风险大.以上海浦东机场三期扩建工程为例,通过与项目总控人员访谈,总结出进度实施界面的划分原则.在划分原则指导下,利用WBS-Matrix对重点单体项目的任务过程进行分解和编码;利用界面网络算法对比分析关键界面点(IPs)的影响指数.在建立总进度纲要的界面点嵌入模型基础上,对比分析界面调整前后总工期的变化,证明进度界面优化模型的有效性.

基于眼动数据的网络地图界面用户兴趣分析方法

分析网络地图界面用户兴趣对完善网络地图界面设计和提升网络地图用户体验十分重要。现有的分析方法大多针对人机交互数据进行研究,无法直接反映用户的真实兴趣。为解决此问题,该文提出了基于眼动数据的网络地图界面用户兴趣分析方法。首先通过眼动实验,获取了用户在网络地图兴趣区内的注视点数量,并利用熵权法计算用户兴趣度;其次,融入用户背景信息,建立了网络地图用户兴趣信息集,通过决策树ID3算法对其进行分类,归纳提取了用户兴趣分析结果集;最后利用查全率、查准率与F值进行分析结果评价。实验表明,分析结果集匹配成功率为90%,基于眼动数据的用户兴趣分析成功率为85%,高于基于Web日志的用户兴趣分析结果,证明了该方法能有效分析网络地图界面用户兴趣。

基于EMD与神经网络的煤岩界面识别方法

针对放顶煤中煤岩界面难以识别的问题,采用检测液压支架尾梁振动信号的方式进行了研究,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和神经网络的识别方法。首先,对振动信号进行经验模态分解,得到多个固有模态分量(intrinsic mode functions,简称IMF);然后,对各IMF进一步分析以提取特征参数;最后,选择若干个包含主要信息的参数组成特征向量作为神经网络的输入来识别落煤和落岩两种情况,实现煤岩界面的自动识别。实验结果表明,分别以各IMF的能量、峭度和波峰因子组成的特征向量均可用于识别煤岩界面,且当以能量组成特征向量时比其他两种方式具有更高的识别率。

视线跟踪技术在网络教育资源界面设计中的应用个案及启示

教育软件人机交互的自然性将直接影响学习者的学习体验和学习参与度,如何进行有效的教育软件人机界面设计,使设计出来的教育软件能够激发学习者的学习兴趣和动机,并能够使学习者发生沉浸性学习是一个很值得探讨的问题。本文通过视线跟踪技术在网络课程原型界面设计中的可用性测试个案,探讨了如何利用视线跟踪技术的方法和策略优化软件开发流程中阶段产品的可用性水平。研究结果表明,无学习者参与的教育软件设计是不完善的,虽然学习者不如设计者和开发者具有丰富的经验,但他们会从自身的需求、兴趣和使用感受出发提出一些设计者所注意不到的问题,这使得设计出来的产品更能符合绝大多数人的使用习惯。较之传统的问卷调查和访谈等方法,视线跟踪技术可以更好地帮助设计者和开发者理解使用者是如何在界面上搜寻他们要找的目标链接或信息的,借此更好地了解用户期望和感受,为界面设计提供质的和量的改进依据。

基于Word界面的网络试题库系统的设计与实现

介绍了基于Word界面的网络试题库系统的设计方法和该系统的实现过程。结合基于Word的功能特点,重点阐述了基于Word界面的C/S模式的实现过程,以及自动组卷策略和流程。分析了用户操作权限和网络数据支持平台,及该系统数据与网络数据的安全性;同时,论述了该系统基于Word界面模式的主要特点。

电磁超声界面回波瞬时图谱分析与神经网络识别

针对钢板背后多层橡胶粘接结构,选择较佳实验频率值作为电磁声换能器的激励源频率。提取了检测回波的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率三种瞬时参数,将瞬时参数构成三维瞬时图谱定性识别不同粘接状态。将敏感时间窗内的平均瞬时参数组成特征向量,利用BP神经网络进行识别,对训练集与测试集的识别结果表明,该方法可以实现电磁超声界面回波的自动识别与分类,识别正确率不低于95%。

LXI仪器的网络规范及网页界面设计

LXI是一种基于局域网的新型模块化仪器互联标准;LXI是以太网技术在测试自动化领域的应用和拓展;其目的是将已经非常成熟的以太网技术应用到自动测试系统中,以替代传统的测试总线技术;为了将LXI这一新型网络标准更广泛的推广和应用,针对LXI仪器的网络特性,对LXI模块的局域网配置进行了一系列研究,介绍了LXI仪器有关局域网方面的功能,并详细阐述了LXI仪器网页界面的设计与实现;展望了LXI总线的发展趋势,LXI总线的出现推动了测试测量仪器进一步的应用与发展。

BP神经网络在反演多层密度分界面中的应用研究

ＢＰ神经网络在反演多层密度分界面中的应用研究韩道范，谢靖，张文生，张让（长春地质学院）一、引言利用重力异常对单层密度分界面的反演及应用，６０年代已经普遍应用于物探工作。但几十年来，物探工作者很难正确地解决具有多层密度分界面的层状介质的反演。因此，反演...

供应链网络组织的界面管理研究

利用交易费用理论对供应链的组织体制进行界定,通过对界面及界面管理定义的讨论,深入分析供应链网络组织中界面关系,最后对供应链网络组织界面管理进行具体讨论。

Gigabit路由器中变长分组输入排队的神经网络调度

高速有效的分组调度算法是影响路由器性能的关键。该文基于神经网络,提出了一种输入排队的变长分组调度算 GigabitHopfield法,并给出了调度系统的结构。模拟运行显示该算法是高效的。同时提出了硬件实现的电路模型,以利于该算法的实际应用。