运用三维建模软件建立某型汽车的CAD模型,并基于知识工程模块设置一组影响汽车空气动力学的参数:前风窗角(FWW)、后风窗角(BWW)、接近角(AFA)、离去角(DRA),通过改变这些参数得到8种不同的汽车模型;将得到的参数化模型运用计算流体力学(CFD)软件Star-ccm+对其进行空气动力学模拟分析,模拟出不同参数模型下的阻力系数和升力系数,并分析不同参数模型下对汽车气动性能影响。

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点，定义了一组新的结构元素序列，保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架，有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜；在此细化的结果基础上，定义了一种新的汉字笔划提取算法，准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息，取得了理想的效果。

从太阳能光伏电池输出特性出发,在传统爬山法的基础上,提出一种变步长的改进爬山算法,并且设计以Boost型升压变换器作为主电路,PIC型单片机为控制核心的MPPT控制器,利用Proteus软件对电路仿真,结果表明,控制器达到了预期的跟踪目的,进而说明改进爬山算法具有可行性和实际应用价值。

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摘 要：为提高线阵CCD的测量精度，提出了一种以STM32为核心控制器的尺寸测量系统。采用STM32编程实现对线阵CCD的驱动，利用视频专用AD9826芯片中的相关采样等特殊功能实现对CCD输出信号的噪声处理和模数转换。文章详细阐述了系统中CCD驱动、抑制噪声的相关采样、亚像素定位的细分算法等关键技术的实现原理。该设计既简化了此类系统的硬件设计又便于调试控制参数、实现复杂的细分运算。

针对非凸二次约束二次规划(QCQP)问题,将问题中二次函数的凸函数部分保留,达到所得松弛规划的可行域更加紧致的目的,得到原问题更好的下界。利用正交变换的方法得到原问题的一个凸规划松弛模型,再利用分支定界算法求其全局最优解.根据问题的最优性和可行性原则,提出一种能整体删除或缩小算法迭代过程中产生的分割子区域的区域删减策略。数值算例表明,算法及区域删减策略均是有效的。

利用我国农村居民消费有关数据，首先用主成分方法进行降维，并且同时消除解释变量之间的多重共线性，然后对农村居民人均消费支出与农村居民人均纯收入、人均储蓄存款、人均GDP和消费价格指数这四个影响因素进行主成分回归分析．实证分析结果表明，四个影响因素均对农村居民消费需求有显著影响，对模型进一步分析得出，近几年来我国消费迅速上升背后最大推动力竟然是物价的持续上涨，而不是居民消费动力有很大提高，最后对实证结果给予合理的经济解释．

自然语言处理 自然语言处理代码和注释。 nb_classifier 包是朴素贝叶斯分类器的 Java 实现，适用于对短句进行分类。 NB_notes 文件包含理论和实现的粗略概述。

加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此，针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数，采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中，通过分别映射PSO个体最优位置，把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置，引入混沌机制，以混沌变量的遍历性改进粒子群算法，提高全局搜索能力，避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测，结果表明了文中所提方法的有效性。

为有效预测煤与瓦斯的突出强度，分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素，建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型，通过实例对该模型的预测效果进行检验，同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测，进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5％、BP-NN为50％、SVM为62.5％。可见，PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM，对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值