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游客偏好视角下乡村红色旅游产品开发研究

农业经济 2022年第6期 138-140页

作者：谢建宏青岛酒店管理职业技术学院山东青岛266100

本文根据游客偏好理论和乡村红色旅游基本概况,分析了乡村振兴背景下红色旅游产品发展的意义,目前乡村红色旅游产品开发的存在配套设施不够完善、旅游产品同质化、参与性差、红色文化内涵挖掘不足、红色教育功能弱化等问题。因此,乡村... 详细信息

本文根据游客偏好理论和乡村红色旅游基本概况,分析了乡村振兴背景下红色旅游产品发展的意义,目前乡村红色旅游产品开发的存在配套设施不够完善、旅游产品同质化、参与性差、红色文化内涵挖掘不足、红色教育功能弱化等问题。因此,乡村红色旅游产品开发需要产业融合区域合作、完善基础设施、设计特色旅游产品、加强人才队伍建设等方面努力,为乡村红色旅游产品的开发提供一些借鉴。

关键词：游客偏好乡村红色旅游旅游产品

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自适应图像水印系统的设计与研究

计算机应用与软件 2023年第4期40卷 154-159,191页

作者：谢建宏刘亦叶南昌大学信息工程学院江西南昌330031

围绕数字水印的不可见性与鲁棒性的均衡问题,采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)对载体图像进行二级小波分解,并对水印图像进行反色及Arnold置乱预处理,根据人类视觉系统的亮度掩蔽特性,对载体图像和水印图像进行亮度子... 详细信息

围绕数字水印的不可见性与鲁棒性的均衡问题,采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)对载体图像进行二级小波分解,并对水印图像进行反色及Arnold置乱预处理,根据人类视觉系统的亮度掩蔽特性,对载体图像和水印图像进行亮度子块划分与分类,优化水印的嵌入位置及嵌入强度因子,实现对水印的嵌入强度、嵌入位置等随载体图像各部分特性的不同而自适应地嵌入。采用滤波、缩放、裁剪、噪声、旋转等攻击对该自适应水印系统进行了性能评价,实验结果表明,该水印系统具有良好的自适应性能,能较好地均衡系统的鲁棒性和不可见性。

关键词：自适应图像水印离散小波变换鲁棒性不可见性

肋骨环抱器内固定术中采用罗哌卡因镇痛的临床效果观察

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现代诊断与治疗 2022年第16期33卷 2401-2403页

作者：谢建宏遂川县人民医院胸外科江西遂川343900

目的探究肋骨环抱器内固定术中采用罗哌卡因镇痛的临床效果。方法选取2020年7月至2021年6月我院收治的肋骨骨折住院患者40例,随机分为观察组和对照组各20例。对照组患者在肋骨骨折环抱器内固定术中使用持续静脉输入微量镇痛药物,观察组... 详细信息

目的探究肋骨环抱器内固定术中采用罗哌卡因镇痛的临床效果。方法选取2020年7月至2021年6月我院收治的肋骨骨折住院患者40例,随机分为观察组和对照组各20例。对照组患者在肋骨骨折环抱器内固定术中使用持续静脉输入微量镇痛药物,观察组患者在肋骨骨折环抱器内固定术中利用罗哌卡因肋间神经阻滞。分析比较两组患者疼痛评分、心率、呼吸频率、血氧分压(PaO_(2))、氧分压(PaCO_(2))、白细胞计数(WBC)、切口感染、术后并发症。结果观察组下床活动时间、胸腔引流管留置时间、住院时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,观察组心率、呼吸频率、血氧水平、WBC等指标均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后第2天及第3天,观察组疼痛(VAS)评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论肋骨骨折环抱器内固定术中采用罗哌卡因肋间神经阻滞镇痛可有效缓解患者疼痛,降低术后并发症发生率,有效促进其术后恢复,疗效确切。

关键词：环抱器内固定肋骨骨折罗哌卡因神经阻滞

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压电智能复合材料层板冲击压电响应仿真分析

压电与声光 2011年第3期33卷 436-440页

作者：谢建宏江西财经大学软件与通信工程学院江西南昌330013

基于1阶剪切变形理论,采用有限单元方法,建立了压电智能复合材料层板有限元模型,采用低速冲击对其压电传感器的瞬态响应进行了仿真分析。结果表明,各压电传感器响应信号特征与各传感器的布置位置、冲击荷载位置及层板的边界条件等因素... 详细信息

基于1阶剪切变形理论,采用有限单元方法,建立了压电智能复合材料层板有限元模型,采用低速冲击对其压电传感器的瞬态响应进行了仿真分析。结果表明,各压电传感器响应信号特征与各传感器的布置位置、冲击荷载位置及层板的边界条件等因素有关。综合分析各传感器响应信号并进行特征提取,可建立传感器响应与冲击位置间的非线性关系,从而实现结构加载损伤位置的自诊断。

关键词：压电智能复合材料低速冲击压电响应仿真分析

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压电谐振式微质量测量系统

压电与声光 2017年第5期39卷 767-769,775页

作者：谢建宏南昌大学信息工程学院江西南昌330031

基于压电晶体的正、逆压电效应,对压电谐振器的构成原理及压电晶片谐振频率的质量敏感原理(Sauerbrey方程)进行了分析。基于Sauerbrey测量原理,设计了压电谐振式微质量测量系统,对该系统的设计方案进行了分析。为减小温度等环境因素对... 详细信息

基于压电晶体的正、逆压电效应,对压电谐振器的构成原理及压电晶片谐振频率的质量敏感原理(Sauerbrey方程)进行了分析。基于Sauerbrey测量原理,设计了压电谐振式微质量测量系统,对该系统的设计方案进行了分析。为减小温度等环境因素对压电晶体检测性能的影响,系统采用两个相同的石英晶体振荡电路构成双谐振式的压电晶体振荡器。采用模块化设计思想,对该测量系统各模块进行了设计与实现,并对系统性能进行了测试。结果表明,当测量端加载的质量越大,系统测量出的谐振差频值则越大,实验结果与理论分析结果吻合较好。相对于线性的理论结果,该实验结果的非线性误差为5.5%。该系统实现了压电谐振频率的变化与被测微质量之间的变换,能够实现对微质量进行测量。

关键词：压电晶体谐振频率微质量测量系统

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智能材料结构的研究与发展

传感技术学报 2004年第1期17卷 164-167页

作者：谢建宏张为公东南大学仪器科学与工程系南京210096

智能材料结构的自诊断、自适应与自修复功能的研究是近几年发展起来的研究课题 ,现已成为相关领域研究的热点之一。智能夹层及其先进信号处理技术的研究是智能材料结构研究的主要内容。对实现自诊断、自适应、自修复功能的智能夹层及其... 详细信息

智能材料结构的自诊断、自适应与自修复功能的研究是近几年发展起来的研究课题 ,现已成为相关领域研究的热点之一。智能夹层及其先进信号处理技术的研究是智能材料结构研究的主要内容。对实现自诊断、自适应、自修复功能的智能夹层及其信号处理技术的研究现状进行了综述 ,并对智能材料结构的未来发展进行了展望。

关键词：智能材料结构智能夹层自诊断自适应自修复信号处理传感器

基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测

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传感技术学报 2012年第6期25卷 864-868页

作者：谢建宏江西财经大学软件与通信工程学院南昌330013

基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应... 详细信息

基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应数值仿真,并进行了特征提取。基于各压电传感器响应信号特征,采用数据依赖核LS-SVM方法,对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤检测,并与静态高斯核函数(RBF)的LS-SVM方法进行了对比。结果表明:在同等条件下,相比于静态RBF核LS-SVM,数据依赖核LS-SVM具有更高的损伤检测精度及更强的推广能力。

关键词：数据依赖核LS-SVM 压电智能结构压电响应冲击损伤检测

基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究

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仪器仪表学报 2005年第11期26卷 1184-1187页

作者：谢建宏张为公江西财经大学电子学院南昌330013 东南大学仪器科学与工程系南京210096

具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器... 详细信息

具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化,结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性,可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。

关键词：神经网络遗传算法损伤检测传感器位置优化

压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法

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传感技术学报 2007年第1期20卷 164-167页

作者：谢建宏江西财经大学电子学院南昌330013

实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一,而损伤检测方法是关联损伤自检测功能的一个重要问题.提出了一种用于损伤检测的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,并采用遗传算法对该LS-SVM的调整参数进行了优化。应用该LS-SVM对压电... 详细信息

实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一,而损伤检测方法是关联损伤自检测功能的一个重要问题.提出了一种用于损伤检测的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,并采用遗传算法对该LS-SVM的调整参数进行了优化。应用该LS-SVM对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤位置检测,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更快的训练速度、更强的泛化能力,并且LS-SVM具有不敏感于网络输入矢量次序的变换,表现出较强的适应性,适宜在结构损伤检测传感器优化配置问题中建立损伤检测目标函数.LS-SVM为智能结构实现损伤自检测提供了更为先进的方法.

关键词：智能结构损伤检测最小二乘支持向量机