本章介绍了“更高层次”的GIS分析功能,第一节讲述了如何利用基本的 分析,如缓冲区、叠加分析,进行组合,以完成特定的功能。 后面几节分别介绍了空间决策支持系统、专家系统、数据仓库、元胞自动机和空间 定位和配置方面的知识,这些内容,或者在其它的领域已经成熟,或者属于新兴的 领域。在GIS的支持下,实现相关功能,并将其应用于空间分析,可以解决更为 复杂的空间问题

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

强降雨作用下排土场非饱和带中的孔隙气压力会阻碍散土体的雨水入渗，从而进一步影响排土场的安全稳定。然而传统分析方法往往将孔隙气压力视为大气压力而忽略其对排土场安全的影响。本文依托江西某矿山高台阶排土场工程，基于现场实验和调查结果，结合水平分层的排土场典型剖面，分析了传统方法与考虑孔隙气压力的高台阶排土场渗流规律及其安全稳定性，探讨了强降雨条件下孔隙气压对高台阶排土场湿润锋、孔隙水压力和边坡安全系数的影响。研究结果表明：降雨入渗初期的孔隙气压不显著，其对高台阶排土场稳定性不产生直接影响；但随着降雨的持续，孔隙气压作用开始显现，使得高台阶排土场的入渗速率降低，湿润锋下移速度变慢，孔隙水压上升变缓，强降雨对高台阶排土场稳定性的影响也出现一定延时；在降雨入渗中期，孔隙气压将保持恒定，延时效应会随入渗深度的增加而增强；在降雨入渗后期，当湿润锋下移至分层临界面时，孔隙气压平衡被破坏，将继续增大直至新的恒定值，对高台阶排土场的影响加剧；在湿润锋下移至相同深度时，孔隙气压作用下的高台阶排土场安全系数明显降低。研究成果将为强降雨条件下的高台阶排土场的长期安全运行和灾害监测预警提供理论依据

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

第一条为了规范非货币性资产交换的确认、计量和相关信息的 披露,根据《企业会计准则—基本准则》,制定本准则。 第二条非货币性资产交换,是指交易双方主要以存货、固定资 产、无形资产和长期股权投资等非货币性资产进行的交换。该交换不 涉及或只涉及少量的货币性资产(即补价) 货币性资产,是指企业持有的货币资金和将以固定或可确定的金 额收取的资产,包括现金、银行存款、应收账款和应收票据以及准备 持有至到期的债券投资等。 非货币性资产,是指货币性资产以外的资产

针对环境中的低频振动能量,建立了一种双端固支梁振动式驻极体静电俘能器理论模型.利用Matlab/Simulink数值仿真对静电俘能器的各项关键参数进行了优化.分别研究了静电俘能器的输出功率、谐振频率、半功率带宽与驻极体表面电位、空气间隙以及负载电阻的关系.在研究中,外部激励加速度幅值及驻极体尺寸保持恒定.数值分析结果如下:(1)存在一个最佳表面电位使得静电俘能器的输出功率达到最大值,随着表面电位的增加,软弹簧效应逐渐增强使得俘能器谐振频率发生偏移,半功率带宽逐渐增大.(2)当表面电位一定时,存在一个最佳初始空气间隙使得功率达到最大,随着间隙的增大,半功率带宽随之减小.(3)当表面电位和空气间隙保持一定时,存在一个最佳负载使得功率达到最大,随着负载的减小,谐振频率发生偏移.(4)当空气间隙一定时,存在一个最佳负载使得带宽达到最大,且表面电位越大,相同负载下的带宽越大.实验测试了不同负载电阻下俘能器的输出特性:输出功率及半功率带宽都随着负载电阻的增大,先增大而后减小.当负载电阻为90MΩ时,对应的最大输出功率为0.188 mW;当负载电阻为330 MΩ时,对应的半功率带宽达到最大值为4.7 Hz

以有效解决钾盐矿尾盐和尾液导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题为出发点,以改善钾盐矿充填料流动度和强度为目的,利用钢渣水化反应缓慢持久的特点,制备了以钢渣为胶结剂的钾盐矿充填料,初步证明钢渣细度和养护温度对充填料的性能有较大影响.所制备的充填料8 h内流动度保持在200 mm以上,28 d抗压强度可达2 MPa,满足充填料的性能要求.本文着重从微观角度分析了其固化机理,X射线衍射技术、扫描电子显微镜、热重分析、红外分析等分析结果表明:钢渣粉与钾盐矿尾液水化反应的产物主要为C-S-H凝胶、水铝钙石(或称费里德尔盐)、类水滑石等,在水化反应过程中水化产物之间相互穿插包裹使体系结构的致密度和强度不断增长.在微观结构呈层状的水铝钙石和类水滑石中出现类质同象代替现象,Ca2+、Mg2+、Fe2+,Fe3+、Al3+和Si4+都可相互取代而使得OH-和Cl-参与其中,这对体系中的杂质离子起到固定作用,对充填料的稳定性有利.该研究结果初步表明钢渣具有充当钾盐矿充填料胶结剂的潜力

离子交换树脂（Ionomer）是质子交换膜燃料电池催化层的重要组成部分，它在催化层中的主要作用是作为质子传导相传导质子。本文采用旋转圆盘电极法（RDE），在模拟燃料电池真实的运行环境（模式一）和模拟燃料电池启停环境（模式二）两种模式下，研究了Ionomer对铂碳催化剂电压循环耐久性的影响。通过相同位置透射电镜分析法（IL-TEM），分析了铂碳催化剂经历模式二耐久性测试后的结构变化。研究发现Ionomer的存在可以提高铂碳催化剂的耐久性。在模式一的测试中：添加Ionomer后，其氧还原半波电位下降值?E从23 mV下降至11 mV；没有发生碳的腐蚀，Pt颗粒的长大是催化剂性能下降的主要原因；Ionomer的存在延缓了Pt电化学比表面积（ECSA）的降低从而有利于保持Pt的活性。在模式二的测试中：添加Ionomer后，其氧还原半波电位下降值?E从25 mV下降至5 mV，除了铂颗粒长大外还发生了载体碳的腐蚀；Ionomer的存在同样可以保持Pt的活性；IL-TEM分析可以看到明显的铂颗粒长大和碳腐蚀，碳载体的腐蚀造成铂的严重流失和团聚。含Nafion的催化剂中铂颗粒平均粒径从2.7 nm增加到了3.76 nm，不含Nafion的催化剂中的铂颗粒平均粒径从2.44 nm增加到了4.19 nm

一、 WINDOWS NT简介 微软公司的 Windows NT(目前国内常用为其4.0中文版)是一个局域网络的服务器 操作系统。它具有功能强大、容易使用、高效率、中文信息、集中管理、保密措施完善、 自动修复等完善的网络服务支持,并内置建立eb服务器所需的功能及相应的组件,使之 充分支持 Intranet(企业网)和 Internet(因特网)。它采用与目前广泛使用的 WINDOWS 9X相似的用户界面,实际上是WINDOWS向网络方向发展的32位桌面操作系统。 Windows NT成 Windows NT Server(服务器)和 Windows NT Workstation(工作 站)两个版本,它们都可以作为网络操作系统使用,也可以作为单机的操作系统使用。但 工作站版只适合在网络规模较小且要求不高的场合充当网络服务器操作系统,所以更适合 在NT网络中作为工作站操作系统使用

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验