基于正序故障分量的双端故障测距算法

本文提出了一种新的高压输电线路故障测距的精确算法。该算法基于线路的分布参数模型,根据均匀传输线的波动方程(长线方程)得出的故障时沿线电压的分布规律,使用搜索迭代的方法计算出故障点的位置。为了消除过渡电阻的影响,引入正序故障分量来计算。本文还给出了具体ATP仿真实例和仿真结果。     

电力负荷预测神经网络模型的设计

为提高电力负荷预测精度,本文采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点。     

语义Tableau定理证明器的Prolog实现

语义Tableau是一种具有较强通用性和适用性的推理方法.基于Prolog语言,并利用语义Tableau方法,在M.C.Fitting提出的一阶逻辑自动定理证明器的基础上提出了一些改进,给出了改进后相应的算法,并且对算法的可终止性和正确性进行了证明.实验结果表明,优化后的语义Tableau定理证明器,大大提高推理效率.     

基于BP神经网络的变形监测数据处理与分析

本文以济南幸福逸居住宅楼项目为例,采用了BP神经网络模型和MATLAB中的数值处理方法,对累积沉降量的时间变化曲线进行了预测,证明了BP神经网络在变形监测中的有效性和预测的精确性,为提高信息预测的精度和自动化有着积极的意义。     

基于随机抽样一致性算法的运动平面上点的视觉测量及其应用

使用计算机视觉技术,对球场中运动员和战术分析系统的核心技术,也是运动解析的重要原理,更是体育科学研究的重要工具.介绍其理论基础与实现方法,探讨测量误差和RANSAC容错算法,介绍使用三维模型进行标定和结果演示.实验证明,提出的方法和传统方法相比,提高了纠错能力和适应性,在体育科研中有广泛的应用价值.     

基于进化神经网络的无监督的指标重要度判定方法在体育计量中的应用

体育计量中无监督的指标重要度判定是一项基础性难题。针对传统方法受主观因素和随机模糊性影响等问题,提出一种基于进化神经网络的无监督的指标重要度判定方法。首先对样本数据集利用DB准则和模糊C均值聚类算法确定其最佳聚类数及聚类结果,将其作为神经网络的训练集;为了提高神经网络性能和获得理想的连接权值,利用遗传算法优化神经网络连接权;最后从训练好的神经网络中提取权值并转换为指标体系相对重要度信息。实验结果表明,该方法能准确反映体育计量中指标的相对重要度大小,同时具有很强的操作性。     

关于国际滑水跳跃滑竞赛成绩计算方法刍议

在滑水跳跃滑竞赛中,目前国内外通用成绩绘算板计算运动员的跳跃成绩。鉴于这个运动项目裁判法的要求和绘算板的算法误差,本文提出了新的计算方法和相应的电子计算机应用竞赛程序。建议采取电子计算机和绘算板两种计绩制。随着国际滑水规则的重新规范和我国滑水运动的发展,在这方面我们亦应适应这些变化。     

基于自适应RSF模型的水平集桡骨分割方法研究

骨块的准确提取是骨龄自动识别过程中重要的一步,桡骨是骨龄评分中一块重要的较难自动分割的骨骼,故桡骨的自动分割具有重要研究意义。文中提出了一种根据闭合曲线内外图像信息熵自动调整权值的改进水平集方法。鉴于X线影像对比度低,文中选用基于区域可变的拟合模型的水平集算法来进行分割,该算法具有不需预知待检图像拓扑模型,且在复杂拓扑情况下进行图像分割效果较好的优点,但该算法需对其中的权值进行手动调整才能实现准确分割;为了进一步实现自动分割,改进的算法根据闭合曲线内外图像信息熵自动调整权值,从而实现自适应桡骨分割。通过与原水平集方法的分割结果进行对比实验证明,改进方法能有效的实现桡骨分割,且有很强的自适应性。     

定向钻轨迹设计算法

在天然气、自来水、电力和电信部门定向钻进已是一种普通的施工工艺。钻孔轨迹可以是直的,也可以是逐渐弯曲的。对于水平段的设计,往往采用直线形式。本文结合现有的轨迹设计模型和几何知识,给出了水平段多曲线的设计模式,并推导相应的计算公式。进而根据计算模型,开发出能够适应工程实际需要的多曲线段设计算法。该算法易于程序实现,既可以进行参数化的轨迹设计,也可以进行力学方面的计算。     

Kohonen神经网络在体育运动聚类分析中的应用

在体育运动聚类分析中，引入Kohonen自组织神经网络，采用迭代优化目标函数的算法，进行聚类分析，避免了很多主观因素，为迅速客观地得到聚类结果，提供了一种快捷新颖的聚类方法。为便于方法的掌握，以第17届世界杯足球赛决赛的32支球队为聚类对象，详细介绍Kohonen神经网络的设计、学习训练、程序设计和聚类结果。     

基于特征工程和深度学习方法估算体力消耗的模型有效性研究

目的 探究不同佩戴部位、不同惯性测量装置（IMU）（加速度计和陀螺仪）以及不同机器学习方法对人体走、跑活动能量消耗预测准确性的影响。方法 对IMU的原始信号进行预处理并提取多种活动特征,采用交叉验证的方式分别对基于特征工程的机器学习方法和基于深度学习的卷积神经网络方法进行建模。结果 在走、跑活动中,对于IMU的不同佩戴部位,踝部模型的性能整体上优于髋部模型;对于不同IMU获取的运动信号,加速度计模型的性能整体上优于陀螺仪模型;对于不同的机器学习模型,基于特征工程的机器学习方法普遍优于基于深度学习的卷积神经网络方法。结论 基于多信号融合的人工神经网络模型在不同运动强度下的稳定性和泛化能力均优于其他3种模型,建议使用该模型对走、跑活动的能量消耗进行估算。     

基于自适应阈值距离分段坐标系的形状上下文图像配准算法

灾害前后。感图像全局结构相对稳定不变,特征点遍布在全局形状中,形状上下文采用对数极坐标系,对小距离变化区分度高而中长距离区分度低,本文提出了一种基于自适应阈值距离分段坐标系的傅里《相对形状上下(SAT-RFSC),SAT-RFSC使用特征点的距离,计算描述算子的自适应阈值(SAT)得到坐标系,这种自适应距离分段坐标系提高了特征描述符中长距离的区分度。相对傅里《形状上下文(RFSC)实现了算法的旋转不变性。使用RANSAC方法计算仿射变换矩阵实现配准。实验结果证明：本文提出的SAT-RFSC能实现大范围旋转角度变化图像配准。配准精度显著高于传统SIFT算法,和对数极坐标系和对数坐标系划分法相比,SAT具有更高的距离区分度。     

基于BP神经网络的体彩销售行为效果模型研究

彩票销售人员的行为与彩票销售绩效之间存在着复杂的非线性关系,为了客观准确的评价体育彩票销售人员行为对绩效的影响,本文在分析体育彩票销售人员行为评价指标的基础上,通过对数据进行主成分分析,形成新的指标体系,而后应用BP神经网络的方法建立模型,并评价模型的拟合能力.结果表明:所建立的素质综合评价模型能较真实地反映出人员的综合素质水平,具有较好的泛化能力.     

基于BP模糊神经网络的电气系统故障诊断方法的研究

本文阐述了BP神经网络模型在水电站电气元件故障诊断中的意义.以专家经验为依据,结合查阅文献的手段,建立了电站电气元件的故障知识库.与此同时,构建了基于模糊综合评判的神经网络数学模型.最后,以一个水电站电气元件故障诊断实例论述,验证该方法的可行性.     

BP神经网络在煤相预测分析中的应用

应用煤相分析完成煤层气潜力评价和生气有利带预测已成为煤层气勘探开发中十分重要的方法,然而复杂多样的成煤环境导致不同的层位(纵向上)和不同地区(平面上)的煤相特征存在明显差异,使用传统方法很难实现快速准确的煤相描述,本文采用BP神经网络的方法,利用其较强的自适应非线性学习能力,建立了煤相神经网络模型,并进行了网络训练及预测。结果表明,BP神经网络预测值与实际值非常吻合,从而为煤相研究提供了一种高效准确的方法。     

一种新的灌注桩中垂直度计算方法

本文以传统的声波检测法计算垂直度为出发点,详细论述了该计算方法的弊端,然后结合全景超声检测技术提出了一种基于全景超声检测的垂直度计算方法,并论述了实现该方法的具体步骤,以及使用该方法的好处。本文最后通过仿真数据对本文方法和传统使用的XY方法进行了一系列的仿真实验,实验结果可验证本文算法的准确性和科学性,并对本文算法的实际应用提出期待。     

体育课平均心率简便算法

评价体育课运动量一般运用计算课的平均心率的方法。计算课的平均心率有两种方法。一是点算法,即用测得的脉搏频率直接计算;一是面算法,即用求面积方法计算。目前,多以面算法为主,因为面算法较全面反映课的运动量。用面算法计算,一般要经过三个计算过程: 一、求各区生理负荷量之总和,其公式:     

基于ICA的工作模态参数识别

本文分别阐述了独立分量分析和基于ICA的工作模态分析原理,发现了ICA分离模型与结构振动模态分析模型的一致性。应用ICA算法和比利时LMS公司的OMA分析软件分别对齿轮箱正常和断齿工况进行模态参数识别,对比发现,ICA算法与目前最常用的Op. PolyMAX算法相比抗噪性强,识别简便精准,为工作模态参数识别提供新的识别依据。     

基于神经网络的男子跳远项目训练模型研究

依据我国优秀男子跳远运动员的素质训练水平和专项运动成绩,建立起神经网络的学习样本,并在此基础上提出了基于神经网络的男子跳远项目训练模型.该模型如实地映射出跳远项目中素质训练指标与专项运动成绩之间的相关关系,具有比多元线性回归模型更高的预测精度,为男子跳远项目的训练提供了更为科学的理论指导.     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。