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简介：随着中国国民经济的迅速发展，结构复杂的高层建筑层出不穷，火灾隐患也随之加重，火灾事故的发生在所难免。事故发生后，使室内人员选择疏散时间最短的路线，是人员安全撤离火场的关键。

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简介：摘要：本文从测量基本原理及基础仪器设备为基点出发，结合测绘工程实际情况，探索解决隐蔽测点的测量方法，提出一种新的坐标测量方法---方向角组合坐标测量方法，并给出相应的坐标算法，为改进测量仪器设备以提高测量效率，本文就该测量方法做出具体的论述。

简介：摘要： 随着社会经济发展速度的加快，电力电子装置还有计算机空调等电器已经在人们的生活中变得很普及，带来的问题就是谐波污染变得越来越严重。在电力系统安全、稳定、经济运行方面谐波污染会对其构成潜在的威胁。因此，我们必须尽快研究出能够快速分析谐波的方法。快速傅里叶变换是是目前谐波检测最常用的方法，它很方便而且便于实现。然而，由于对非同步采样序列进行快速傅里叶变换时会出现频谱泄露和栅栏效应等现象，这很大程度的影响测量结果的准确性。所以根据快速傅里叶变换带来的问题，采用了一种基于两根谱线的加权平均来修正幅值的双峰谱线修正算法，可以用距离谐波频点最近的两根离散频谱幅值估算出我们要求的谐波的幅值；同时，利用多项式逼近方法得到了频率和幅值的修正公式，这些方法可以在一定程度上抑制频谱泄露并且提高结果的准确性。然后利用matlab平台对算法的结果进行仿真，计算结果表明，利用加窗函数可以有效减少频谱泄露，其中汉宁窗抑制频谱泄露的效果最好。利用双峰插值算法对频率，幅值，相位进行修正。其中对布莱克曼窗函数的修正效果最好，其次是汉宁窗。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，无功补偿在电力系统优化和稳定运行中起着越来越重要的作用。传统的无功补偿方法主要是通过手动调节和固定设备来实现，但这种方式存在着一些局限性，如难以适应系统负荷变化、难以实现精确控制等问题。随着智能优化算法的兴起，研究人员开始利用这些算法来解决无功补偿问题。智能优化算法具有自主学习、自适应和高效的特点，可以有效地应对复杂的电力系统运行情况和负荷变化。本文主要分析基于智能优化算法的无功补偿策略研究。

简介：摘要该算法大大降低了时间复杂度和空间复杂度，使得中低速或猝发通信系统的译码模块可应用在DSP或ARM等低功耗处理器上。本文通过对该算法原理及复杂度分析，得出结论算法本身并不影响译码性能，却提高了算法应用范围。

简介：摘要：随机森林算法以其稳定性强、运行速度快等优点在遥感分类中广泛运用。为提高复杂地物环境下水体提取精度，引入随机森林算法，利用Landsat8 OLI多光谱遥感影像通过有放回的随机选择训练数据子集构建决策树，使得Gini指数最小的属性作为分裂节点的属性，通过绝对多数投票法获得最终分类结果。结果表明该方法能较准确的识别提取图像中的水体目标,在复杂背景、细小河流等不利条件下分类结果较为理想。

简介：摘要：中国电子科技集团公司第十二研究所的生产工艺均需要中央空调系统（包括全新风空调系统和净化空调系统）全年运行。当冬季室外气温降至摄氏零度以下时，空调机组（或称空气处理机组）的操作和管理必须倍加留神，因为无论运行或停机状态，空调机组都有可能发生盘管冻裂的现象。我们创新部署自控算法，实时采集相关要素，计算空调机组水阀最小安全开度，保证了系统安全合理的运行。

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简介： 摘要：本文探讨了工程测量数据处理中新算法的分类、实现步骤及精度分析。数据预处理包括异常值处理与数据正规化，主算法执行涵盖参数设定、迭代计算与结果输出，后处理包括结果校准与精度评定。精度评估标准包括绝对与相对精度，影响因素包括数据质量、模型假设与环境因素。通过新算法与传统算法的对比分析，揭示了精度差异。

简介：本文基于Floyd最小路径算法的改进提出了应用于城市消防规划中预留消防站位置合理性分析的计算模型。计算结果不仅反映最合理的消防布置，而且可以得出各消防站到其保护的每栋建筑之间的最优路径。基于计算模型设计的计算机程序可多次重复使用，如果成功应用将为城市规划中预留消防站位置优化评价提供简单快捷的方式。

简介：摘要：参数化密度分布模型作用下的最大似然方法以及 EM算法常被应用到遥感图像分类中，由于受到遥感信息统计分布影响，要在改进 EM算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。因此，本文从不同角度入手探讨了遥感图像最大似然分类方法的 EM改进算法，在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及分类，提高遥感图像分类效率以及质量。

简介：摘要：该项目研制一套基于图像软件算法的叶梗智能识别系统，通过实时在线图像采集烟叶图像，通过软件算法基础，分离分析图像，通过比例关系得出烟叶中含梗比例，实时计算分析结果，并在线反馈参与在线工艺生产控制。

简介：摘要：为了给大家指明其中一条节能的方法，在这里我主要讲的是基于“空燃比”理论，举出一些简的公式和计算方法，但是其计算的应用不能全部套用，还需要根据不同工艺进行单独计算。

简介：摘要：随着航空业的蓬勃发展，空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行，需要精密的规划和协调，以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时，逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下，深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一，为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称，这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究，探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入，我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统，为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而，这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战，需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战，以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。