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1.
在龙头山滑坡基本发育特征详细调查的基础上,对滑坡的形成条件和演化过程进行了深入分析。滑坡的形成条件包括:(1)浅湖相和半深湖相的沉积建造是龙头山滑坡形成的物质条件;(2)斜坡多面临空的地形提供了良好的空间条件;(3)斜坡存在一组具有一定规模的NNW走向的陡倾导水横张节理系统是龙头山滑坡形成的结构条件,通过分析区域构造形迹和地表构造变形破裂认为,该组张节理是在NNW-SSE向历史构造挤压作用下形成的;(4)NNW走向的陡倾导水横张节理与暗红色泥岩顶面组成了斜坡内部的垂直和水平地下水渗透网络。滑坡的形成经历了成坡阶段、时效变形阶段和平推式滑移阶段。  相似文献   
2.
在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点A·D2根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非线性动态系统有良好的辨识效果.  相似文献   
3.
针对基于用户评价信息的协同设计主体资源动态综合评价问题,在分析综合评价特点和要求的基础上,提出了一种反映设计主体资源综合能力本质的动态综合评价模型。该模型考虑了用户评价值所在时段与现在时段的接近程度以及增减变化趋势对动态评价值的影响,采用一种无需进行判断矩阵一致性检验的AHP改进方法确定综合评价指标权重。实验验证表明,该动态模型体现了用户评价值的增减变化和时间价值变化等动态特性,反映了资源的优劣程度、稳健程度和增长程度,简化了指标权重系数的计算,解决了传统AHP方法在遇到因素众多、规模较大情况时,容易出现判断矩阵难以满足一致性要求等问题,实现了在大量评价指标和评价值动态变化情况下的综合决策。  相似文献   
4.
Based on wavelet neural networks (WNNs) and recurrent neural networks (RNNs), a class of models on recurrent wavelet neural networks (RWNNs) is proposed. The new networks possess the advantages of WNNs and RNNs. In this paper, asymptotic stability of RWNNs is researched according to the Lyapunov theorem, and some theorems and formulae are given. The simulation results show the excellent performance of the networks in nonlinear dynamic system recognition.  相似文献   
5.
综合集成研讨厅模型分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以基于网络服务的思想,构建了综合集成研讨厅模型,将专家体系、机器体系、知识体系都以服务的形式加以封装,是对传统研讨模型厅的一种扩展.研究了该研讨厅模型各要素之间的协调运作机制,采用语义网络建立了各要素相互沟通的桥梁,并引入了逻辑推理能力,使得各个参与研讨的角色能够使用语义网络来印证自己观点,最终形成研讨共识.以格拉管线泄漏诊断问题为背景,给出了该研讨厅模型的实现实例.  相似文献   
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