安防应用软件在安防系统中的重要性

本文所提到的安防应用软件是一个狭义的软件概念，是指运行在通用计算机平台上、与安防系统协同工作的软件系统，例如运行在PC机上，基于WINDOWS或其他平台上的软件。这些软件通常是作为一个独立软件包的形式进行销售。     

采区柔性机站和墙的研究与试验

本通过爆破能量释放式机站和风墙的研究与试验，保证了距离采场较近的机站的安全并较好地利用了机站的压头，为多级机站通风系统采场的I级机站设计提供了一种新的形式。     

恶毒的"鸟叫"

人有人言，鸟有鸟语。广东省中山市沿海滩涂的一些村民利用各种鸟类的鸣叫声诱捕野生鸟类，每天至少有上千只野生鸟遭非法猎捕。其中不乏灰麻鹤(即夜鹫，俗名夜游鸟)、猫头鹰等国家保护鸟类。     

福州：交通罚款可在农行ATM机上自助处理

2007年8月17日，由福州市公安局联合农行福建省分行推出的新交通管理罚款处罚代缴系统正式运行。即日起，福州车主只要持有在福建省内（厦门除外）农业银行办理的金穗借记卡、金穗准贷记卡或注册成为农行网上银行个人用户，即可在福州市区各农行网点的24小时自助缴费机（ATM）或网络上代缴在福州市区（不包括马尾区和高速公路）的交通违法罚款了。[第一段]     

基于粒子群优化的WA-SVM模型在滑坡位移预测中的应用

针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的小波分析(WA)-支持向量机(SVM)滑坡位移预测模型(即WA-SVM模型)。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化的WA-SVM模型克服了噪声的干扰和参数优选的问题,具有较高的预测精度和预测效率,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。     

增压机工变频切换中差动保护误动原因分析及处理

随着当今世界面对巨大的电力需求和环境压力,燃气-蒸汽联合循环机组凭借其热效率高、清洁环保、自动化水平高的优势,应用越来越广。天然气增压机是该机组的核心设备,其作用是将天然气加压后供给燃机进行燃烧。本文阐述了工变频同步无扰切换技术在增压机的应用和基本原理,以及增压机工变频两种工况下的保护配置方式。同时介绍增压机在工变频切换过程中造成差动保护误动作的原因分析及处理方法。     

提高低压机启动效率，减少综合厂用电量

低压空气压缩机在发电企业中普遍配置,是发电生产过程不可或缺的辅助设备,而频繁的启动会缩短电机的寿命,增加故障率．增加用电量。为减少低压机的启动频率,本文从人为、机械、用法、材料、环境五方面出发,以新安江电厂为个例进行原因分析,并根据实际情况提出解决方案．总结出低压机长久高效运行的技术措施     

基于SVM的空调系统智能故障诊断研究

空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机(SVM)混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理,消除奇异数据;然后利用主成分分析对数据属性进行简约,消除冗余信息并进行特征提取,支持向量机进行故障诊断;最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明,整个处理过程将诊断识别率从58.018 1%提高到了99.953 6%,能有效地进行空调系统的故障诊断和定位,并可实现故障的准确区分。     

基于Micro-PIV和LBM的土壤孔隙网络中流体速度分布表征

土壤孔隙结构复杂多变,揭示其内部流场特性对于描述和预测土壤中水分传输、溶质迁移等现象至关重要.基于规则性的土壤孔隙网络模型,采用Micro-PIV(Micro-scale Particle Image Velocimetry,显微粒子成像测速系统)技术分析不同雷诺数下孔隙结构中流体运动的特征,通过LBM方法(Lattice Boltzmann Method,晶格玻尔兹曼方法)对孔隙结构中流场分布进行数值模拟研究.结果表明:微观尺度下孔隙网络模型中不同孔隙区域流速分布差异明显,中线区域流场呈规律性分布,孔喉处为高速区,流速达到0.001 4 m/s,水平方向相邻两圆柱靠近边界处存在低速区,速度不高于0.000 2 m/s,在垂直于流向方向上速度场具有良好的对称性;靠近上下边界的大孔隙区域流体优先通过,流体的速度可达到0.003 0 m/s. LBM方法模拟的孔隙网络模型中流场分布结果与试验获得的流场分布吻合,其平均均方根误差为0.009 4 m/s,表明土壤孔隙网络模型能有效模拟土壤孔隙,捕捉微观尺度上的流体运动特征,为应用孔隙网络模型研究土壤孔隙中溶质运移和反应等问题提供了微观尺度的度量工具.      

烃类沸点的定量构效关系研究

应用CODESSA软件计算296种烃类物质的分子结构描述符,分别用启发式回归（HM）和最佳多元线性回归（B-MLR）筛选计算出的所有分子描述符,并建立沸点的线性回归模型。用B-MLR方法筛选出的4个描述符作为支持向量机（SVM）的输入建立了非线性模型。预测结果表明：所建立的模型稳健,泛化能力强,预测误差小。非线性模型（R2=0.9905,RMSE=10.2295）的性能优于线性回归模型（HM：R2=0.9819,RMSE=14.0606;B-MLR：R2=0.9842,RMSE=13.1058）,预测效果令人满意。