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砖混结构现浇楼板角裂产生的原因及防治措施
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作者 卢旭文 陆丽萍 +1 位作者 叶树康 袁利民 《浙江海洋学院学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期182-184,共3页
对砖混结构现浇楼板角裂缝产生的原因作了深入探讨,并根据工程实践,提出了裂缝控制的预防措施和治理方法。
关键词 角裂 原因 预防 砖混结构 现浇楼板
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背包问题计算凸现winqsb软件设计模块中的一个缺陷
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作者 彭雨明 卢旭文 《湛江师范学院学报》 2013年第6期105-110,共6页
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题,是运筹学问题中比较典型的问题.有一些简单的一维背包问题可以既可以用动态规划模型来求解,也可以用线性规划模型的方法来求解,因此我们可以借助运筹学专门计算软件winqsb2.0来... 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题,是运筹学问题中比较典型的问题.有一些简单的一维背包问题可以既可以用动态规划模型来求解,也可以用线性规划模型的方法来求解,因此我们可以借助运筹学专门计算软件winqsb2.0来进行辅助计算,但是在有些背包问题的求解中,使用这两种模型计算会出现不同的结果,本文就着重讨论这一现象,分析出现差异的原因. 展开更多
关键词 背包问题 winqsb 线性规划 动态规划
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第二个重要极限的证明与应用
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作者 卢旭文 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2019年第1期4-5,共2页
两个重要极限是极限计算中一种非常重要的方法。是每个学习高等数学的人都必需掌握的。多年的教学实践表明,第一个重要极限基本都容易证明并能灵活运用,而第二个重要极限往往成为一个难点。本文利用高中所学的知识证明了第二个重要极限... 两个重要极限是极限计算中一种非常重要的方法。是每个学习高等数学的人都必需掌握的。多年的教学实践表明,第一个重要极限基本都容易证明并能灵活运用,而第二个重要极限往往成为一个难点。本文利用高中所学的知识证明了第二个重要极限,并利用幂指函数的极限得到一个模式化的计算方法,在教学中效果良好。 展开更多
关键词 第二个重要极限 无穷小 “1^∞”型未定式 导数
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HSDPA无线网络规划的流程与方法
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作者 卢旭文 《中国高新技术企业》 2009年第17期43-44,共2页
由于HSDPA在数据业务传送的速率、效率和资源利用率方面具有明显优势,成为运营商在新建网络时的必然选择。HSDPA是网络的演进和发展,也是对运营商的巨大挑战,网络的各项建设准备工作都要做出及时的调整,从无线网、传输网、终端定制、资... 由于HSDPA在数据业务传送的速率、效率和资源利用率方面具有明显优势,成为运营商在新建网络时的必然选择。HSDPA是网络的演进和发展,也是对运营商的巨大挑战,网络的各项建设准备工作都要做出及时的调整,从无线网、传输网、终端定制、资费政策、业务集成等各个方面,为构建精品网络打下扎实的基础。文章主要阐述了HSDPA的技术、无线网络规划的流程和方法,并对一些规划难点进行了分析。 展开更多
关键词 HSDPA技术 信道结构 无限网络规划 规划难点 话务模型
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5G关键技术:D2D通信技术应用 被引量:7
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作者 黄桔林 卢旭文 《电子技术与软件工程》 2019年第16期35-36,共2页
本文对D2D通信技术进行了研究,并对其应用场景进行了简要分析。
关键词 5G 关键技术 D2D PROSE 车联网
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基于5G无线定位技术的老年人摔跌监控研究和应用
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作者 陈凤莲 卢旭文 《江苏通信》 2022年第4期19-22,共4页
为了准确检测和预测老年人的摔跌事件,提出一种基于5G无线定位的摔跌事件监测和预测方法。通过对手环距离地面的高度差等特征参数的监测,建立摔跌过程的GBDT梯度提升算法的回归树算法模型,实现对摔跌过程的监测,并通过深度强化学习(DRL... 为了准确检测和预测老年人的摔跌事件,提出一种基于5G无线定位的摔跌事件监测和预测方法。通过对手环距离地面的高度差等特征参数的监测,建立摔跌过程的GBDT梯度提升算法的回归树算法模型,实现对摔跌过程的监测,并通过深度强化学习(DRL)和人工智能对摔跌事件进行预测。第一阶段已开展了一定规模的试验,一定程度上证明了方法的合理性,继续研究第一阶段,并为第二阶段DRL做准备,为最终实现人工智能的摔跌事件监测和预测做准备。 展开更多
关键词 5G无线定位 老年人摔跌 监控 GBDT梯度提升算法
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人工蜂群算法优化支持向量机及其在音乐流派自动分类中的应用 被引量:5
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作者 向毅 陈振宇 +3 位作者 彭雨明 卢旭文 高静 钟学军 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第23期44-49,共6页
音乐流派是区分和描述不同音乐的一种标签,借助数学和计算机的方法将大量音乐自动分为不同流派是目前国内外研究的热点问题之一.支持向量机(SVM)由于其具有严格的数学理论基础而被广泛应用于音乐流派自动分类.然而,支持向量机的惩罚参... 音乐流派是区分和描述不同音乐的一种标签,借助数学和计算机的方法将大量音乐自动分为不同流派是目前国内外研究的热点问题之一.支持向量机(SVM)由于其具有严格的数学理论基础而被广泛应用于音乐流派自动分类.然而,支持向量机的惩罚参数和核参数对其分类效果具有重要影响.以交叉验证正确率作为适应值,采用人工蜂群(ABC)算法优化支持向量的控制参数.在音乐流派自动分类的仿真实验中,经ABC算法优化后的支持向量机取得的平均预测正确率为80.8000%(最优预测正确率达83%),高出默认参数SVM 18.8个百分点.与粒子群优化算法及遗传算法相比,仿真实验结果同样显示了ABC算法的优越性. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 支持向量机 音乐流派自动分类
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