束调整算法

Ⅰ 大灯光束如何调整

分前大灯垂直光束和水平光束的调整。 前大灯垂直光束的调整。将空车放在平坦场地上，在驾驶室内乘坐一名驾驶员，使车前部对幕墙保持一定的距离（正面相对10米）。接通大灯开关，大灯置于远光位置。调整时以一只灯为单位调整，首先遮蔽其他大灯，然后拧动上下左右光束调整螺丝，使主光束（光度最高点）处于规定高度，其规定高度为前大灯中心线距地面高度的80%。 水平光束的调整：接通前大灯远光，前大灯光束的照射最强点水平位置应为左灯光束（右灯光束）向左或右侧偏不得大于10cm。如果不符合规定，调整前大灯的调整螺钉，使之达到规定要求。

Ⅱ 浅谈非线性无约束最优化问题的几种算法 详细�0�3

当前我国高校学生干部社会 角色扮演问题研究韩 强（ 陕西理工学院， 陕西 汉中 723001） 【摘要】当前高校学生干部角色发生了异化， 导致这一结果的原因除了社会不良风气， 特别是“官场文化”的影响外， 还有高校自身管理的漏洞。而恢复“五员”的社会角色， 无疑已成为当前高校不容忽视的一项重要内容。 【关键词】学生干部； 社会角色； 异化； 五员 【中图分类号】C913 【文献标识码】A 【文章编号】1672-996X（ 2009） 02-0174-02 高校学生干部一般包括各级共青团干部、学生会干部、 往往从社会生活中可以找到原型。不论是一些机关的拉关班委会成员以及各类学生社团负责人等。这支队伍是学生中 系、买官， 还是社会强势群众的以势压人、以权代法； 不论最活跃的群体， 不仅是学生辅导员、班主任的得力助手， 更 是一些领导干部的脱离群众， 还是某些行政机关中的人浮于是教师和广大学生之间沟通的桥梁和纽带， 在校园文化建 事、效率低下， 社会不良风气的影响是学生干部社会角色异设， 校风学风建设， 大学生自我教育、自我管理、自我服务 化的最主要因素。等方面起着非常重要的作用。在新的形势下， 重视学生干部 其次， 理论教育的折扣化。在许多高校中都有“两队伍建设， 提高学生干部的综合素质， 是进一步加强和改进 课”、学生干部培训班、团校以及党校等理论教育阵营， 而大学生思想政治教育、实现人才培养目标的重要环节和突破 且针对学生干部的各种理论学习班也不少， 每次培训学习的口。 学生干部有很多， 结业后还要写思想汇报、学习感悟等。形式上看很完备， 但事实上学生干部很多都抱着“没意思”、一、学生干部的异化现象当前， 学生干部的社会角色出现了异化现象。这里的异 “混张结业证”等思想参加培训班， 在理论认识上的提高几化， 是指违背学生干部性质本身的角色变异。具体来说， 主 乎为零。例如： 据调查， 某校召开学生干部理论培训班后不要有以下五种角色。 久， 在一年级参加培训的十名团支书、班长中， 有七人不能校园官僚派。学生干部中有相当一部分人“官本位”十 准确表述“三个代表”重要思想的内容； 某系十一名主要学足， 将学生干部的级别看成是“官”的台阶， 为了获取更大 生干部中， 有七人不能完整表述党的性质。的官阶， 而废尽心思。据二十一世纪人才报报道： 南方某高 再次， 学生干部自我优越感的膨胀化。学生干部作为客校“为了争夺学生会主席的位置， 有学生不惜花费1万元以 观上的校园强势群众， 不论是在机会的取得上， 利益的分配上的血本”。而类似的拉选票、请客送礼、暗箱操作、排除 上， 还是组织资源的获取上， 支配权力的空间上， 等诸多方异己等司空见惯的现象也活生生的证实了官僚派的存在， 其 面都与普通同学存在着明显的优势。在这一群体中， 职责不影响极其恶劣， 不但严重扰乱了学生干部的正常工作秩序， 同的学生干部的权力支配空间， 地缘、人缘优势也不大相而且影响了校风、学风。 同。这样， 学生干部容易产生一种优越感， 这种优势感， 超利益优先派。在高校中， 学生的管理很大程度上属于自 出了自己的职责区域， 变成了对权力资源的崇拜， 并最终导我管理， 学生干部在客观上起到了老师与学生的桥梁作用。 致官僚化社会角色。同时， 由于学生干部这一身份， 学生干部得以获取信息灵敏 最后， 学生干部管理中的考核机制、激励机制、惩处机化， 交际广泛化， 渠道多元化等客观上的优势， 从而在利益 制的不健全。高校中的学生干部群体是一个规模庞大的体分配上与获取上呈现出优先化。例如： 学生干部身份本身就 系， 其组织结构一般是金字塔型， 其管理上一般都有明确的是就业的一张优势牌， 是报考公务员的主要因素之一； 有的 规章制度。但是在诸多的规章制度中， 却很少有完善的考核学生会主席一年能净赚几万元； 学生干部有很多抛头露面的 机制、激励机制、惩处机制。在日常的工作中， 无法衡量学机会， ……我们并不反对学生干部正当利益的取得， 但构成 生干部工作的效果。导致干好干坏一个样， 干与不干一个利益优先群体的功利化现象却有悖于学生干部服务同学、顾样， 无法调动学生干部， 特别是基层学生干部的工作积极全大局的初衷。 性， 使一些学生干部的“靠山”思想、“无所谓”思想的滋强势集团派。与普通学生相比， 学生干部群体应该算是 长， 无法在普通同学中树立与提高学生干部“先进分子”的强势群体， 特别是在高层。这不仅仅是因为他们的干部身份 形象和影响力。在客观上造成了概念性影响力， 更重要的是他们客观上拥有 三、学生干部的正确角色一定可支配性权力资源， 上层交际的地缘优势和接触面的人 异化的社会角色是严重影响学生干部发展和学生公共活缘优势。与普通学生相比， 他们常常依靠权力优势、地缘优 动正常开展的潜在威胁。作为一名干部， 就要顾全大局， 树势和人缘优势等， 对他人施加影响， 获取个人利益优先化。 立正确的社会角色观， 扮演正确合理的社会角色， 那么， 在脱离群众派。我们党在长期的革命斗争中总结出一条宝 高校校园中， 学生干部究竟应扮演何种社会角色呢？ 我认为贵的革命经验——群众路线， 即“从群众中来， 到群众去， 应该是“五员”角色。一切依靠群众， 一切为了群众。”作为高校的学生干部， 要 政策的宣传员。学校的各项政策、规章制度往往需要通成功起到承上启下的作用， 基点就是将群众路线贯彻到学生 过学生干部传达给其他学生， 从而保证政策、规章制度的落工作中。可在现实中， 有一部分学生干部往往忘记了这一 实。点， 高高在上， 只知道布置、安排， 而不知道身体力行， 不 信息的联络员。把上级的指示和老师的安排传递给学知道与普通学生打成一片。无形中就助长了官僚习气， 影响 生， 把学生的意见、建议和想法汇报给上级和老师， 真正在学生干部的威信。 师生间架起一道桥梁。“无过即功”派。“无过即功”派又叫消极应付派。指 活动的运动员。学生作为中间桥梁， 担负着活动的组织的是一些学生干部对自己的职责不负责任， 消极被动的干工 工作， 经常扮演的是“教练员”。实际上， 学生干部身体力作， 搞活动， 这样的学生干部在基层学生干部群体中为数不 行， 不仅能够提高效率， 拉近“干群”关系， 同时也将进一少， 特别是班级中除团支部书记、班长以外的学生干部， 表 步提高学生干部的综合素质。现的比较突出。这样的社会角色， 短期内看不到实质性危 学生的服务员。作为学生中的积极分子、优秀分子， 学害， 但长此以往， 必然导致不负责任、消极等“官僚主义” 生干部有责任也有义务服务于广大同学， 不应该去片面的计病的流行。所以， 不论是哪一层级的学生工作负责人都要警 较个人得失， 也不能带着强烈功利化色彩去担任学生干部，惕这种“无过即功”的消极思想的蔓延。 正如唐太宗所言“水能载舟， 亦能覆舟”。只要你切实为同学服务了， 学生就会支持你的工作。 二、学生干部异化的原因上文中我们列举了学生干部社会角色异化， 那么导致这 学风、校风的驾驶员。古语有云： “其身正， 不令即些角色出现的原因究竟是什么呢？ 显然， 不仅仅是学生干部 行； 其身不正， 虽令不从。”高校的学生干部， 要率先遵守的个人素质问题， 而且是社会环境， 管理机制等多因素的共 校纪校规， 加强自身学风、工作作风、生活作风的建设。学同作用。具体来说， 有以下四个方面： 生干部是学校众多学生中的精英分子， 代表了学生的风貌，首先， 社会不正之风的影响。置身空前开放的社会， 我 代表了学校的形象。们不能将大学与社会割裂开来， 大学不是空中楼阁， 校园小 学生干部是高校学生管理工作中的一支重要的力量， 重社会， 社会大校园。事物是普遍联系的， 校园中的不正之风 视和加强高校学生干部队伍建设关系到高校的稳定和发展。（） 下转176页下点， 并在一定程度上具有二者的优点， 是无约束最优化算法 一、数学模型中最为有效的方法之一。在一定条件下， 算法具有二次终止性、整体收敛性和超线性的收敛等性质。三、数学试验它的含义是求目标函数 在 维空间 上的最小值， 即 分别用本文所介绍的最速下降法、Newdon法、共轭梯求 使对于任意 的都有 。 度法、拟Newdon法求解去约束最优化问题：二、算法的介绍 1、最速下降法基本思想： 从某一点 出发， 选择目标函数 的负梯度方向作为每一步的搜索方向， 以利于尽快达到极小点。 下面我们对这四种算法的计算过程和结果给予简单的介特点： 的负梯度方向， 仅仅 在点的邻近才具有使 绍。函数下降最快的性质， 而对于整个求最优解的过程来说就不 最速下降法：是这样的。在一定条件下， 最速下降法是线性收敛的， 收敛 具体迭代过程见表1 速度较慢。当初始点 离最优点 较远时， 一般来说下降 表1 较快， 效果较好， 在求最优解的前期， 使用最速下降法是有利的。 2、Newdon法基本思想： 从某一点 出发， 利用目标函数 在迭代点 处的二次Taylor展开去近似目标函数， 然后精确求出这个二次函数的极小点， 以它作为目标函数极小点的近似值。特点： 在一定的条件下， 当初始点 充分接近极小点时， 有很快的收敛速度， 但是局部收敛的。如果 正定且初始点适合时它是总体收敛的， 但当初始点远离局部极小点时， 可能不正定， 也可能奇异， 这样产生的 可能 由表1可以看出当第5次迭代后的精度为 ，不是下降方向。 前后两次最速下降法的搜索方向是相互垂直的。 3、共轭梯度法 Newdon法：基本思想： 它是一个典型的共轭方向法， 它的每一个搜 索方向都是互相共轭的， 而这些搜索方向 仅仅是负梯度 ， 与上一次迭代的搜索方向 的组合， 然后沿 方向进 行最优搜索。特点： 从理论上来说， 对于目标函数是正定二次函数， 利用共轭梯度法求最优解， 在 步以内必可达到极小点 ， 它具有二次终止性。但在实际的计算当中， 由于计算 取初始点误差等因素的影响， 导致经过 步迭代没有得到满足精度要 ， 求的解， 或者说目标函数没有进入一个正定二次函数的区域， 此时搜索方向应重新开始， 即将 作为新的初始点， 重 可见Newdon法有一步达到最优点的特点。新设置负梯度方向的措施来加速收敛。 共轭梯度法： 4、拟Newdon法 具体迭代过程见表2：基本思想： 它是一种改进的Newdon法， 也称变尺度方 表2 法。为了保持Newdon法收敛速度快的优点， 而避免 Newdon矩阵求逆的计算， 引入新的迭代矩阵序列 用以代替 （ 其中 ）， 不仅要求 ，且 易于计算。 形式的拟Newdon法迭代公式是：具体迭代过程见表3： 表3 其中 为拟Newdon方向， 亦即在 尺度矩阵意义下的最速下降方向； 为修正矩阵， 为修正项， 要求 具有如下性质： i． 满足拟Newdon方程， 即 ， 其中： ii． 必须是对称阵， 来保证 成为下降方向。特点： 它是结合最速下降法和阻尼Newdon法而构造的 由此表可看出拟Newdon法第一步沿负梯度方向， 两步一类新的算法， 既克服了最速下降法收敛速度慢， 又克服了 达到最优点。 Newdon法搜索方向构造较困难， Hessian矩阵计算量大的缺浅谈非线性无约束最优化问题的几种算法范慧玲（ 黑龙江八一农垦大学文理学院数学系， 黑龙江 大庆 163319） 【摘要】近二十年来， 无约束最优化问题的理论与应用受到人们的重视， 发展迅速， 成果很多。本文归纳几种非线性无约束最优化问题的几种算法， 并举例说明它们的应用， 同时对各种算法的思想和特点进行总结。 -1 1 2 3 0 0 - - -

Ⅲ 钢绞线工程量算法以及如何套定额

股：指由几根钢丝组成一股钢绞线； 束：预应力构件截面中见到的钢绞线束数量，每一束配两个锚具； 束长：一次张拉的长度； 每吨XX束：指在标准张拉长度内，每吨钢绞线折合成多少束。所以说它不一定是整数。 还有一些常见的钢绞钱的型号，建议参考下《中华人民共和国交通行业标准--JTT 329 1-1997 公路桥梁预应力钢绞线用YM锚具、连接器规格系列》二、关于钢绞线定额的选择与调整 ： 1、参考图纸上锚具的型号，可以判定套多少孔的定额（因为定额上只有3、7等少数的孔），按接近的孔数计算，此规定定额章节的说明里有详细的说明。 2、计算钢绞线的束数，束数=图纸给定的重量（t）/长度(m) 3、如果有5、7孔要一起套用7孔的定额，可算平均束数套定额 4、套用定额，将每束的束的工程量计入的套用的定额中。 5、锚具最后单独以计算项或者独立费的形式单列。 一般招标文件给定钢绞线的数量和锚具数量，就很容易计算：每t钢绞线束数＝锚具束（套）/2/钢绞线(t),再套定额即可 核算的时候看看锚具的套数与图上的对不对得上

Ⅳ amada激光切割机怎么调整激光束（定心调整）

1、先保证从激光管发出的光束进射在1＃反射镜的中心。

2、在2＃反射镜前贴上双面胶纸,将横梁移至最靠近激光管的位置，按点射（控制适当的光强），打上一个标记(特别留意：为防止激光辐射伤人，请先用一块纸板测试出光斑的大概位置，然后再进行调整)。
3、逐渐将横梁移至离激光管最远的位置，按点射，打上一个标记。
4、假如两个标记不重合，调整1＃反射镜，使这两个标记中心重合。
5、反复第二步至第四步，直至两个标记中心完全重合。
6、在3＃反射镜前贴上双面胶纸，将小车(激光头)移至最靠近2＃反射镜的位置，按点射（控制适当的光强），打上一个标记。
7、逐渐将激光头（小车）移至离2＃反射镜最远的位置，按点射(最好先用一块纸板，先测出光斑的大概位置，以防伤人)，打上一个标记。
8、假如两个标记不重合，调整2＃反射镜，使这两个标记中心重合。
9、反复第六步至第八步，直至两个标记中心完全重合。
10、在3＃反射镜前面的进光孔上贴上双面胶，点射，打上标记。如处在中心，则合格。
11、若激光未落在进光孔的中心，在图落点偏上和偏外。
上下偏差：只能将激光管抬高或降低。
里外偏差：只能将激光管向里或向外调整。

Ⅳ 约束能量最小化算法

6.2.2.1 约束能量最小化算法思想

约束能量最小化（Constrained Energy Minimization，CEM）算法是在参考光谱已知、背景光谱未知的条件下对小目标进行探测和提取的算法（耿修瑞，2005）。算法根据目标光谱，放大特定方向信号，衰减其他背景信号，从而实现目标提取。其具体思想如下：

记S＝｛r₁，r₂，…，r_N｝为所有高光谱数据像元矢量集合，其中r_i＝（r_i1，r_i2，…，r_iL）T为任意像元光谱矢量，i＝1，2，…，N，N为像元数目，L为影像波段总数。假设d＝（d₁，d₂，…，d_L）T为已知目标像元光谱矢量，CEM就是要设计这样一种线性滤波器w＝（w₁，w₂，…，w_L）T，使之满足：

高光谱遥感影像信息提取技术

当输入像元光谱矢量r_i时，经过滤波器，其输出yi为

高光谱遥感影像信息提取技术

所有像元光谱输入滤波器后，平均输出能量为

高光谱遥感影像信息提取技术

式中： 是影像数据集S的自相关矩阵。

滤波器w的设计就是求式（6.11）在约束条件式（6.9）下的最小值问题，即：

高光谱遥感影像信息提取技术

6.2.2.2 约束能量最小化算子的求解

主要是采用拉格朗日乘数法对该约束条件最小值问题进行CEM算子的求解，求解步骤如下：

1）构造拉格朗日函数：F（w）＝w^TRw＋λ（d^Tw－1），λ是拉格朗日构造参数；

2）求偏导：##F（w）/##w＝Rw＋R^Tw＋λd＝2Rw＋λd；

3）令偏导等于0，得：w＝－1/（λR^－1d）；

4）将w代入式（6.9），得：λ＝－2/（d^TR^－1d）；

5）将λ代入步骤3），得算子为：w*＝R^－1d/（d^TR^－1d）。

因此，将w*作用于S，得到设计的滤波器为

高光谱遥感影像信息提取技术

Ⅵ 正在学习利用连续的二维图片建立三维模型~这个三维重建需要用到哪些技术呢

三维重建是个很大的工程，国外有非常多的研究，也有一些成熟的算法。
关键词，中文的可以检索“序列图像 三维重建”，英文的有“3D reconstruction”，“image based modeling”等等，建议你先试一试http://homes.cs.washington.e/~ccwu/这里面的一个软件

http://www.cs.unc.e/~marc/publications.html

http://grail.cs.washington.e/pub/

上面两个链接是国外大牛的文章
技术嘛，基础的是多视图几何，里面用到的技术可能有图像配准（主要是sift），相机标定，RANSAC算法，集束调整等等
我也正在学习，共勉

Ⅶ 波束形成的基本原理

波束赋形算法研究包括以下几个方面: 1. 常规的波束赋形算法研究。即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一

般的波束赋形问题。

2. 鲁棒性波束赋形算法研究。研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、

角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能

天线波束赋形算法的有效性问题。

3. 零陷算法研究。研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信

号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的

目的。

阵列天线基本概念(见《基站天线波束赋形及其应用研究_白晓平》)

阵列天线(又称天线阵)是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。利用电磁波的干扰与叠加，阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号，并减少在非期望方向的电磁波干扰，因此它具有较强的辐射方向性。组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。相邻天线元间的距离称为阵间距。按照天线元的排列方式，天线阵可分为直线阵，平面阵和立体阵。

阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程;后者是指定预期的阵列方向图，通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。对于无源阵，一般来说分析和综合是可逆的。

阵列天线分析方法

天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。天线的近、远区场的划分比较复杂，一般而言，以场源为中心，在三个波长范围内的区域，通常称为近区场，也可称为感应场;在以场源为中心，半径为三个波长之外的空间范围称为远区场，也可称为辐射场。因此，在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。 阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方

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Ⅷ 关于扇形束CT重建算法的问题

去书店看看啊

Ⅸ PSO算法解决带约束条件的优化问题

约束条件：
a11x1+a12x2+…+a1nxn≤b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn≤b2
…………………………
am1x1+am2x2+…+amnxn≤bm
x1，x2，…，xn≥0 式中x1，x2，…，xn为企业生产的各种产品；b1，b2，…，bm为可供使用的各种投入要素的数量；
aij(i=1，2…m；j=1,2,… n)为第j种产品每生产1个单位所需要的第i种投入要素的数量；最后，非负值约束条件表示各种产品的产量必须是正值，负值是没有意义的。