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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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一類蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)智能預(yù)測(cè)模型構(gòu)造方法
本發(fā)明公開(kāi)了一類蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)智能預(yù)測(cè)模型構(gòu)造方法，利用多層遞階、逐步求精的結(jié)構(gòu)模型集成。此模型CPM融合了原創(chuàng)型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進(jìn)型SVM方法等;CPM打破了傳統(tǒng)的單一物化屬性分析或單一結(jié)構(gòu)序列分析的技術(shù)線路，而是采取了結(jié)構(gòu)序列分析與物化屬性分析相結(jié)合的優(yōu)選線路，確保了模型整體的優(yōu)化與預(yù)測(cè)精度的同時(shí)具有更好的普適性; CPM 采用高起點(diǎn)的alpha/beta庫(kù)挖掘;并以領(lǐng)域知識(shí)與背景知識(shí)貫穿;CPM能夠很好地對(duì)偏alpha/beta型蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)，取得86%的最高精度(同類最高達(dá)81%)。
北京科技大學(xué)
2021-04-11
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一種纖維增強(qiáng)復(fù)合材料動(dòng)態(tài)剪切本構(gòu)模型的構(gòu)建方法
本發(fā)明公開(kāi)一種纖維增強(qiáng)復(fù)合材料動(dòng)態(tài)剪切本構(gòu)模型的構(gòu)建方法，步驟為：１、完成纖維增強(qiáng)復(fù)合材料在多種應(yīng)變率加載工況下的剪切試驗(yàn)得到各個(gè)工況下的載荷?位移曲線；２、采用Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷模型與粘彈性模型相結(jié)合推導(dǎo)出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的待擬合載荷?位移關(guān)系；３、根據(jù)載荷?位移曲線和載荷?位移關(guān)系構(gòu)建多曲線最小二乘目標(biāo)函數(shù)；４、采用遺傳算法得到待擬合參數(shù)的初值，通過(guò)信賴域方法在獲得的參數(shù)初值附近搜索最終得到高精度參數(shù)值和確定的含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的載荷?位移關(guān)系；５、根據(jù)載荷與應(yīng)力關(guān)系、位移與應(yīng)變關(guān)系以及載荷?位移關(guān)系推導(dǎo)出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的復(fù)合材料動(dòng)態(tài)剪切本構(gòu)模型。本發(fā)明能夠?yàn)槔w維增強(qiáng)復(fù)合材料動(dòng)態(tài)工況下數(shù)值仿真計(jì)算提供可靠的依據(jù)。
東南大學(xué)
2021-04-11
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一種利用數(shù)字基高比時(shí)間模型的高程定位精度提升方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種利用數(shù)字基高比時(shí)間模型的高程定位精度提升方法,包括首先,利用數(shù)字基高比時(shí)間模型建立立體測(cè)圖的交會(huì)影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型第二,根據(jù)交會(huì)影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建相機(jī)陣列系統(tǒng)第三,將相機(jī)陣列系統(tǒng)搭載在飛機(jī)平臺(tái)上對(duì)地面拍照,獲取影像序列第四,采用多基線影像編組方法對(duì)影像序列進(jìn)行立體測(cè)圖,解求地面點(diǎn)三維坐標(biāo)。
北京大學(xué)
2021-02-01
農(nóng)業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
基于生物體觸電阻抗參數(shù)計(jì)算的多端口阻抗模型構(gòu)建方法
本發(fā)明提供一種基于生物體觸電阻抗參數(shù)計(jì)算的多端口阻抗模型構(gòu)建方法，包括：采集活體試驗(yàn)對(duì)象在完整皮膚和破損皮膚狀況下的多組低壓配電網(wǎng)生物體觸電信號(hào)；根據(jù)所述生物體觸電信號(hào)，獲取生物體觸電阻抗參數(shù)；根據(jù)所述生物體觸電阻抗參數(shù)，利用非線性時(shí)變電阻和電容元件搭建試驗(yàn)生物體觸電阻抗電路模型，對(duì)生物體觸電的暫態(tài)過(guò)渡過(guò)程進(jìn)行描述；根據(jù)所述試驗(yàn)生物體觸電阻抗電路模型，基于外推法獲取生物體觸電多端口阻抗模型。該方法能計(jì)算生物體觸電阻抗參數(shù)并建立響應(yīng)精度較高的生物體觸電多端口阻抗模型，實(shí)現(xiàn)在低壓配電網(wǎng)工頻狀況下對(duì)生物體觸電暫態(tài)過(guò)渡過(guò)程的精確描述。
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)模型切換方法
本發(fā)明屬于風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域，涉及一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)模型切換方法，按 以下步驟進(jìn)行：首先根據(jù)指定地理范圍內(nèi)的歷史大風(fēng)波動(dòng)天氣提取出可以明顯表征大風(fēng)天氣的特征量和 特征指數(shù)，并形成判別表達(dá)式。進(jìn)而采用 Fisher 判別法中的判別準(zhǔn)則計(jì)算出判定范圍以及特征量和特征 指數(shù)的加權(quán)系數(shù)，得出判別結(jié)果，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證分析。通過(guò)判別法進(jìn)一步得出大風(fēng)天氣分類 結(jié)果，依據(jù)不同大風(fēng)天氣的時(shí)空尺度的特征，最后形成對(duì)不同統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型之間的切換機(jī)制。本發(fā)明將 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果進(jìn)行爬坡天氣判別研究，在風(fēng)功率爬坡的綜合預(yù)測(cè)方法上為不同的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法提 供了更準(zhǔn)確的切換機(jī)制。
武漢大學(xué)
2021-04-13
院.jpg){kind=logo}
基于多尺度可變形分層圖模型的復(fù)雜環(huán)境3D感知研究
此成果對(duì)復(fù)雜環(huán)境3D感知問(wèn)題進(jìn)行基礎(chǔ)性的研究探討，該領(lǐng)域一 直是面向智能車輛導(dǎo)航的一個(gè)重要研究課題，特別有利于航空、遙感 測(cè)繪等領(lǐng)域的發(fā)展，對(duì)推動(dòng)學(xué)科交叉，激勵(lì)原始創(chuàng)新具有重要的現(xiàn)實(shí) 意義。由于曷能車輛視覺(jué)導(dǎo)航受光照、天氣、場(chǎng)景變化、幾何形變等因素的 影響，限制了動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下智能車輛實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確3D數(shù)據(jù)的能力。 本成果重要的創(chuàng)新技術(shù)是提出基于可形變的分層圖模型來(lái)解決動(dòng)態(tài)復(fù) 雜環(huán)境下的
南京工程學(xué)院
2021-01-12
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)小于胎齡兒的預(yù)測(cè)與干預(yù)模型
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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一種階段式電流保護(hù)整定方法及發(fā)電機(jī)模型
本發(fā)明公開(kāi)了一種階段式電流保護(hù)整定方法及發(fā)電機(jī)模型，包 括下述步驟：當(dāng)進(jìn)行瞬時(shí)電流速斷保護(hù)的整定時(shí)，采用時(shí)間段為[0， Δt]的發(fā)電機(jī)模型，根據(jù)瞬時(shí)電流速斷保護(hù)的整定原則，獲得線路 i 首 端瞬時(shí)電流速斷保護(hù)的一次電流整定值，當(dāng)進(jìn)行限時(shí)電流速斷保護(hù)的 整定時(shí)，采用時(shí)間段為<img file=""DDA0000599275030000011.GIF"" wi=""366""he=""75"" />的發(fā)電機(jī)模型，根據(jù)限時(shí)電流速斷保護(hù)的整定 原則，獲得線路 i 首端限時(shí)電流速斷保護(hù)的一次電流整
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種被動(dòng)分洪情景下的分洪區(qū)避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型建立方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種被動(dòng)分洪情景下的分洪區(qū)避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型建立方法，包括生成避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移原始靜態(tài)可行路徑表；獲取轉(zhuǎn)移耗時(shí)代價(jià)；基于時(shí)間窗口獲取避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移初始路徑；建立被動(dòng)分洪情景下避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型；求解所述避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型，獲取最佳轉(zhuǎn)移路徑。本發(fā)明提供的被動(dòng)分洪情景下的分洪區(qū)避險(xiǎn)模型建立方法，以及通過(guò)求解模型獲取最佳轉(zhuǎn)移路徑的方法充分考慮了洪水演進(jìn)過(guò)程對(duì)避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移過(guò)程的影響以及轉(zhuǎn)移過(guò)程中的道路擁堵情況，采用時(shí)間窗口將二者與避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,準(zhǔn)確描述被動(dòng)分洪情景下人員的轉(zhuǎn)移過(guò)程；針對(duì)傳統(tǒng)方法在人員轉(zhuǎn)移代價(jià)方面的不足,
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于艦船尾跡和海底地形內(nèi)波模型的水下航行器檢測(cè)方法，屬于遙感技術(shù)、海洋科學(xué)和自然地理的交叉領(lǐng)域，意在利用海面艦船運(yùn)動(dòng)引起的尾跡內(nèi)波模型和海底地形引起的內(nèi)波模型，以這些模型作為約束，提出了檢測(cè)、識(shí)別、定位水下航行器內(nèi)波信號(hào)的新方法。水面艦船引起的尾跡和內(nèi)波可通過(guò)艦船的檢測(cè)識(shí)別加以區(qū)分，水面艦船可通過(guò)可見(jiàn)光圖像、紅外圖像檢測(cè)定位，海底地形引起的內(nèi)波模式是相對(duì)固定的、可預(yù)測(cè)的，水下航行器引起的內(nèi)波是
華中科技大學(xué)
2021-04-14