基于MATLAB的河道糙率计算

利用MATLAB强大的计算和绘图功能,编程计算了河道糙率,阐明了利用实测数据进行编程计算的全过程,并针对沈阳农业大学水利学院所做物理模型实验,计算了模型河段糙率,分析了其糙率值的合理性。同时,也利用本程序计算分析了局部水头损失系数对糙率的敏感度,提出局部水头损失对糙率也有很大的影响。     

移动最小二乘近似函数中样条权函数的研究

局部边界积分方程方法是无网格方法的一种，它采用移动最小二乘近似试函数，且只包含中心在所考虑节点的局部边界上的边界积分．本文详细研究了移动最小二乘法中样条权函数的构造及其性质，并将各种样条权函数应用于弹性力学平面问题的局部边界积分方程方法中，研究了它对计算结果的收敛性、稳定性和精度的影响．算例表明，高阶样条权函数在局部边界积分方程方法中有好的收敛性、稳定性和精度．     

液体发酵局域环境温度的智能控制系统

研制了一种基于数字温度传感器DS1621的液体发酵局域环境温度智能控制系统，介绍了其工作原理、硬件设计及软件工作流程．     

枸杞岛周围底栖海藻分布的回声探测及其插值研究

以枸杞岛天然海藻场近岸50 m范围内的底栖海藻为研究对象,利用BioSonics回声探测仪采集的回声样本,对未采样区域进行反距离加权插值预测,使用该方法探测评估底栖海藻资源量具有经济、高效的特点。枸杞岛地区的底栖海藻呈斑块状分布,插值预测可有效弥补回声采样难以覆盖全部研究区域的不足,并能由点及面地表现完整研究区域内底栖藻的资源状况;反距离加权插值法“在空间上越靠近就越相似”的预测特点与底栖海藻呈斑块状生长特点的契合性,适用于预测底栖海藻的空间分布情况;赋予反距离加权插值法合适的幂指数可准确高效地预测评估底栖海藻的生长分布情况,本研究中p=5为最佳幂指数。目前回声探测方法和插值预测方法在海藻资源评估领域的应用尚处于研究初期,本文探索了其在复杂的海洋环境中的应用特点,评估其应用效能。     

乡风文明建设的路径与方法

在理念上,以农民为本,着力改善民生;在思路上,大力发展经济,推进社会主义新农村建设;在方法上,从农民最直接、最现实、最根本的利益出发,消除贫困,提高农民的精神和物质生活质量;在策略上,以打击村霸、黑恶势力、破除封建迷信为突破口,树立新风尚。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

农村公共危机防控质量评价研究——以湖南省长株潭地区为例

农村公共危机防控质量的评估对政府部门进行农村危机管理具有重要意义。本文基于服务质量管理理论,以湖南省长株潭地区为研究对象,结合农村地区公共危机的特点,利用改进的Servqual模型,增加预警性的维度,构建农村公共危机防控质量评价模型,评价农村公共危机防控质量,探讨农村公共危机防控的关键影响因素。结果表明,湖南省长株潭地区农村公共危机防控质量评价结果为-0.178,农村公共危机防控质量较低。影响湖南省长株潭地区农村公共危机防控质量的由大到小排序依次是响应性、有形性、可靠性、预警性、保证性和移情性。研究表明,湖南省长株潭地区农村危机防控缺乏危机管理意识、交流沟通渠道和完备的农村公共危机机制等。因此,政府防控部门应当以关注农村居民需求为重心提升防控人员工作能力、以管控舆论为重点创建多元信息沟通渠道和以协同预警网络为抓手完善农村危机防控机制。