随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

本章系统阐述神经肌肉的兴奋性,含兴奋的产生、传导和兴奋在神经肌肉接点的传递,认为这是完整机体内肌肉收缩的生理学基础;根据肌丝滑行理论着重对肌细胞的收缩过程与机制,以及肌肉收缩的形式和力学特征进行分析;此外肌肉中结缔组织对肌肉收缩的影响以及肌电图在体育科研中的应用也作简要的介绍。 第一节 肌肉的微细结构 第二节 肌肉的特性 第三节 细胞的生物电现象 第四节 肌肉的收缩原理 第五节 肌肉收缩形式与力学特征 第六节 肌纤维类型与运动能力 第七节 肌肉的结缔组织 第八节 肌电图

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

统计学的目的不只是为了研究样本,而是要通过样本 的结果来推断其所属总体的特征。即统计推断问题。所谓 统计推断就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果 (统计数)对总体特征(参数)进行推论。试验研究所获 得的资料,通常是从样本得到的结果,而我们的目的是希 望知道样本所属总体的情况

有机磷酸酯（Organophosphate esters, OPEs）作为一类阻燃剂和增塑剂，在建筑材料和室内装修材料中广泛使用。由于该类物质主要以物理添加而非化学键合的方式加入到材料中，因此易在使用过程中进入环境。研究表明OPEs普遍存在于室内环境中，并且浓度较高，人体长期暴露在高浓度OPEs的室内环境中，可能存在一定的健康风险。本文在综述了常见OPEs的性质、应用和生物毒性的基础上，总结了其在建筑环境中的污染特征、环境行为和暴露水平，介绍了建筑环境中OPEs的源汇特性、控制技术与人体暴露风险，并对未来研究方向进行了展望

为了探究单轴压缩条件下裂隙岩石的强度特性、裂纹起裂规律及破坏模式, 采用水刀切割技术预制裂隙花岗岩试件, 利用GAW2000刚性试验机对单裂隙花岗岩试样进行单轴压缩试验.试验结果表明: 与完整试样相比, 裂隙岩石试样单轴抗压强度明显降低, 降低幅度与预制裂隙和外荷载方向的夹角β密切相关, β=75°时, 强度最低, 降幅达到84.5%, 基于最大畸变能准则计算了裂隙花岗岩的峰值抗压强度与裂隙倾角的关系, 试验结果与数值解吻合; 裂隙的存在改变了岩石的破坏模式, 裂纹起裂角随裂隙倾角的增加而单调增大, 岩石试样的破坏模式由剪切破坏为主转变为张拉破坏占主导.真实裂隙岩石试样的力学性质及裂纹起裂特征更准确地揭示了单裂隙花岗岩的强度变化规律和破坏模式, 为岩土工程设计和巷道裂隙围岩体的支护提供科学依据

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

2通信产业经济特征及在国民经济中的地位 2.1通信业的产业属性 2.1.1产业划分理论的发展马克思两大部类理论,三次产业划分理论,四次产业划分理论(信息产业)