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隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性
文档格式:PDF 文档大小:8.9MB 文档页数:105
第一节 健康评价与健康管理的基本概念 第二节 健康评价与健康管理的内容 第三节 健康评价与健康管理的步聚和形式 第四节 健康评价与健康管理的应用与发展趋势 第五节 社区居民健康档案
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第一节 水资源及其卫生学特征 一、水的生理学意义 二、全球及我国水资源概况 三、水资源种类及卫生学特征 四、水质的性状和评价指标 第二节 水体污染的来源与转归 一、水体污染的来源 二、我国水体污染的基本情况 三、水体污染的自净和转归 第三节 水体污染物及其健康危害 一、物理性污染的健康危害 二、生物性污染的健康危害 三、化学性污染的健康危害 第四节 饮用水与健康 一、饮用水的分类及其卫生学意义 二、饮用水污染与人体健康 三、集中式供水 第五节 新型饮用水与健康 一、新型饮用水发展与现状 二、新型饮用水的卫生状况 三、新型饮用水的健康问题
文档格式:PPT 文档大小:5.18MB 文档页数:42
•随着社会经济、科技进步,当前人类的健康模式和疾病谱发生了重要改变;•传染病已不再是危害我国人民健康的主要疾病;•慢性非传染性疾病,如心脑血管病(高血压、脑卒中、冠心病)、恶性肿瘤、糖尿病等,以及精神疾患、意外伤害已成为威胁人们生命与健康的常见病、多发病。由于这些疾病的发生与个人不健康的生活方式和行为习惯有密切关系,因此又称为“生活方式病”。•预防这些疾病的根本办法是提倡自我保健,改变不良行为习惯,建立科学、文明、健康的生活方式。•针对严重影响人们健康的不良行为与生活方式,提出了健康四大基石的概念,并指出,做到这四点,便可解决70%的健康行为问题,使平均寿命延长10年以上。•四大基石,十六个字:第一,合理膳食;第二,适量运动;第三,戒烟限酒;第四,心理平衡
文档格式:PPT 文档大小:13.79MB 文档页数:139
2.1 重金属与人体健康 2.2 农药对人体健康的影响 2.3 环境内分泌干扰物对人体健康的影响 2.4 电子废弃物对人体健康的影响 2.5 持久性有机污染物对人体健康的影响 2.6 二恶英对人体健康的影响
文档格式:PDF 文档大小:7.36MB 文档页数:92
◼ 掌握学校健康教育的意义和目标 ◼ 了解学校健康教育的内容,重点掌握生活技能教育含义 ◼ 熟悉学校健康教育的常用方法,重点掌握参与式教学方法 ◼ 掌握学校健康促进的含义和工作内容,并能够在具体的学校健康促进行动计划中运用 ◼ 熟悉学校健康促进项目的评价内容和方法
文档格式:PPT 文档大小:5.48MB 文档页数:67
第一节 健康概述 第二节 健康的内容 第三节 影响健康的因素 第四节 健康教育与健康促进 第五节 健康教育的意义
文档格式:PPT 文档大小:7.08MB 文档页数:31
时代发展对学校体育与健康 教育的要求 20世纪末,世界发达国家和地区大多把 体育课改为《健康与体育》、《保健体育》、 《体育与健康》等,都把健康教育放在重要 地位,有的单独开设健康教育课程,有的把 体育与健康合成综合性课程,其目的在于开 发学校体育与健康教育相结合的综合效应, 促进人才的培养
文档格式:DOC 文档大小:28KB 文档页数:6
一、健康的概念 健康(heal th)一词,在古代英语中有强壮(hale)、结实(sound)和完整(whole) 的意思,这也是人们的共识。但在不同时期,不同的人对健康的认识又不完全相同,有些 人认为主观感觉良好或检查不出疾病就是健康,他们根据自己的感觉,有无症状及能否从 事日常的活动,判断自己是否健康;另外一个人的年龄、社会经济地位、文化背景、教 育程度、经验、个人的价值观和希望等都影响他们对健康的看法
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:10
热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
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