摘要：高考志愿填报对考生个人发展至关重要,如何有效提升高校志愿填报效率是考生关注的重要问题。针对这一问题,该文提出了一种基于交互式排名算法的高考志愿个性化可视推荐方法。首先,设计了一种个性化志愿推荐算法(NCEF-Rank),通过多目标决策方法量化考生对不同属性特征的偏好,并将其加权至高校多维属性特征中,从而构建新的高校偏序对关系。然后,利用排名支持向量机(Ranking Support Vector Machine,RankSVM)算法模型推荐出个性化的志愿排名列表。其次,采用多视图协调可视化技术,设计了一套交互式的高考志愿推荐可视分析框架。该框架支持用户交互式挖掘志愿的多维属性特征,建立个性化的决策路径,并展示多维属性的排名规则,从而帮助用户高效地从众多的可选志愿中挑选出符合自身个性化需求的高校和专业。最后,通过性能评估和案例分析,验证了算法和框架的有效性。

摘要：针对传统对位装置对位精度低、速度慢的缺点,设计并开发了基于机器视觉的柔性印刷电路(FPC)智能对位装置。装置利用高分辨率工业CCD相机采集图像,配合机械和电气系统,控制运动控制卡完成FPC智能抓取、采集、处理和对位。在关键的定位算法中,通过改进的一维Otsu阈值分割方法对FPC图像进行阈值分割,利用提出的三椭圆平均拟合法提取定位圆圆心坐标,采用累计概率Hough直线变换测量旋转的角度;进而将计算的相对于标准位置的偏移量传送至运动控制卡,利用闭环反馈控制伺服系统进行纠偏。在开发的样机上进行大量的在线实验结果表明,本文装置稳定性强,对位精度高,对位误差不超过±0.06mm,角度误差不超过0.001 6rad。

摘要：针对定深电液伺服系统内部参数的难确定性与时变性问题,设计了一种神经网络与滑模变结构相结合的复合控制方法。该方法充分利用滑模变结构控制的强鲁棒性优点对定深电液伺服系统进行控制,使其能够在外部干扰复杂的环境下进行工作,并且结合神经网络来减弱滑模变结构控制自身所存在的抖振问题。此外,还利用神经网络对电液伺服系统的内部参数进行辨识并进行在线自适应学习,能够很好地抑制内部参数摄动,消除定深电液伺服系统工作时的时变性问题,保证了系统的控制精度与鲁棒性。

摘要：文章通过建立精细的三维有限元模型,运用数值模拟方法对运行工况下高压隧洞区域的渗流场和渗漏量进行分析,对岩体水力劈裂风险性和渗透稳定性进行了评估,并对参数进行了敏感性分析。在高压隧洞区防渗排水系统的作用下,隧洞内水外渗得到有效控制,发生渗透破坏的可能性较小。

摘要：绿色发展是具有时代特征和中国特色的全新发展理念。文章在吸取国内外环境教育经验的基础上,针对当前存在的绿色发展整体性建构与实施困难的问题,分析其内涵与高中地理课程的适切性,结合教材内容挖掘昆明城镇化过程中体现的绿色发展内涵,并基于绿色发展各系统的内在联系,利用理论联系实践的方法构建了单元教学主题,以期实现在高中地理教学中融入绿色发展理念的目标。