抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

完善资质管理优化行业结构推动大型工程设计企业又好又快发展——王素卿司长在庆祝中国联合工程公司获得工程设计综合资质暨机械工业第二设计研究院成立55周年庆祝大会上的讲话

各位领导、各位来宾,同志们、朋友们: 大家好! 今天,非常高兴能参加中国联合工程公司荣获工程设计综合资质颁证仪式暨机械工业第二设计研究院成立55周年庆祝大会.我谨代表住房和城乡建设部建筑市场管理司对中国联合工程公司荣获工程设计综合资质和机械工业第二设计研究院迎来55年华诞表示热烈的祝贺!     

土城住宅楼工程锚杆拉力监测及数值模拟分析

支护结构中锚杆的受力在一定程度上反映了作用在支护结构上的土压力大小.对锚杆受力进行原位监测,通过对数据进行研究、分析,可以了解土压力的大小和分布规律,这对于优化深基坑支护结构设计具有重要的实际意义.以某基坑工程为依托,对锚杆在张拉锁定及工作过程中的实际受力情况进行了全程监测,通过FLAC数值模拟分析,研讨了作用于支护结构上的土压力计算问题.     

基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。     

基于时空分配组合的消防设施服务范围计算方法探讨

基于时空分配组合方法,综合考虑服务时间在主干道路和街区内分配的各种情形,探讨了符合实际需求的消防站点服务范围计算方法.提出了基于多个独立指标的评价消防设施布局方案的方法,对消防规划方案进行评价.最后以武汉市武昌区为例对所提出方法进行了实验,实验结果也验证了该方法的可行性和合理性.     

实施骨干项目带动战略 促进产业结构优化升级

1、项目带动是省委省政府实现江西崛起新跨越的重要战略举措。今年以来,省委省政府立足江西省情。以科学发展观为指导,提出了“转变经济发展方式,实施重大项目带动”的战略举措。苏书记、吴省长多次指出,对经济总量、经济规模不大的江西而言,加快发展仍是第一位的。而加快发展的核心之举,就是抓项目,特别是抓重大项目,强调没有项目就没有发展,就没有后劲,就没有财源。     

使用价值分析优化方法在功能—技术矩阵求解中的应用

功能—技术矩阵,经众多工作者的努力研究,已渐趋成熟与实用。但如何利用功能—技术矩阵构造在广义现代设计领域中适用的科学模式,解决多学科设计方案的组成与评价问题,还存在薄弱环节。本文利用“使用价值分析优化”的概念,从设计方案技术先进性和经济合理性的协调统一的角度出发,较好地实现了功能—技术矩阵可行优化组合链的组成与评价,弥补了以往的缺陷。     

科技兴所再创辉煌

北京探矿工程研究所以优势产品开拓市场，以特色技术为国家地质工作提供勘查技术支撑。我所紧密围绕这一定位制订所的发展战略和规划，加强资源的优化配置，优先发展特色技术，建立优势产业；同时落实以人为本、全面协调、可持续的科学发展观，使全所的各项工作进入快速健康发展的轨道。2005年我所实现收入5000多万元，分配后净利润300多万元，创历史新高。与2000年收入600多万元，亏损40多万元的状况相比，实现了跨越式发展的预期目标。     

数据备份服务器备份性能分析

针对数据备份服务器备份性能优化问题，分别对实时数据存储与历史数据备份之间的关系、数据备份服务器所备份的数据类型非唯一性、客户数量对备份服务器备份效率的影响三方面进行初步的测试与分析，提出了通过优化数据块的选取、优化数据采集方式、优化备份策略提高备份服务器备份效率的基本方法。     

冬小麦夏玉米土壤水分预报及优化灌溉模型

利用土壤水分平衡方程，结合河南省冬小麦和夏玉米的生长规律和1994～2000年冬小麦、夏玉米田实测土壤湿度资料，建立了河南省冬小麦、夏玉米土壤水分预报及优化灌溉的计算机模型。用1998～1999年郑州市麦田实测土壤湿度资料验证该模型模拟结果，未来10、20、30天土壤湿度相对误差分别为-7．3％～7．7％、-8．3％～6．8％、-7．6％～7．7％，表明利用该模型，可以较为准确地预报未来1个月的土壤水分变化，并可根据小麦、玉米不同发育期特点，给出以最高产量和最佳经济效益为目标的灌溉建议。