用实测波浪数据确定JONSWAP谱参数

本文给出应用实测波浪数据确定JONSWAP谱参数的方法，若Hs,Tz,Tc分别为实的有效波高，平均上跨零线周期，平均峰－峰周期并令y=Tz/Tc，本文导出求解谱参数γ值的方程f（γ，y）＝0。根据这个方程的解并应用最小二乘法，γ作为y的函数的表达式可写为（对于2.54≤γ≤15.34及1.6≤y≤1.79）。     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.     

溴素的有机化学──Ⅴ.溴代脂肪酸—2,3,5,6—四溴—1,4—苯二酯的合成

以1，4—苯二酚和不同的短链脂肪酸为基本原料，经溴代、加成、形成酰卤和酰化等反应，合成了六种新的溴化脂肪酸—2，3，5，6—四溴—1，4—苯二酯。通过对产物的碳、氢、溴等元素的定量分析，以及红外吸收光谱和氢核磁共振谱的研究，验证了化合物的结构。     

Kohonen网络与BP网络的集成应用研究

本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。     

三传感器波浪水槽二次反射主动吸收方法

三传感器波浪水槽二次反射主动吸收方法是加拿大科学院水力中心最近开发的一种水槽反射波控制技术。该法在造波板前 1～ 2倍波长处布置 3个传感器 ,通过入反射波分离方法得到准确的入反射波参数 ,以此调整造波信号 ,有效地吸收由建筑物反射回到造波板的二次反射波。文中在分析波浪水槽二次反射吸收方法研究现状的基础上 ,介绍了加拿大水力中心对现有方法的改进及其效果     

基于分块分形编码的多姿态、表情人脸图像检索

利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点，提出了1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块，然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码，得到最小均方误差，计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均，此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。     

HCS系统中海岸线的智能综合

本文提出的海岸线综合方案,涉及的技术包括:有序海岸线数据的提取、最小栅格方法确定综合范围、矢量计算方法完成对小凹陷的删除、对点一点冲突的查寻和移位处理、对点一线冲突及小范围内交叉现象的查寻和移位处理、对尖端现象的查寻和改进以及曲线矢量数据压缩方法。文章结尾给出了数据分析及试验图。     

基于神经网络的平底结构砰击压力预报

对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。