一类混合指数型积分算子的整体饱和定理

引入了一类广义指数型积分算子,称其混合指数型积分算子。研究了该类混合指数型积分算子的性质,利用改进的Ｂａｊｓａｎｓｋｉ－Ｂｏｊａｎｉｃ抛物线技七及积分算子的有关性质,建立了一类混合指数型积分算子的整体饱和定理。这理,包含Ｂａｓｋａｋｏｖ型在内的相关积分算子的饱和结果便可以很容易得到,为研究混合指数型积分算子的带近转化定理奠定了基础,也为研究算子的饱和问题提供了新的方法。     

AN EFFICIENT FAST ENCODING ALGORITHM FOR VECTOR QUANTIZATION

IntroductionAs an effective technique for data compression,VQ[1,2 ] has been successfully used forvarious ap-plications involving VQ- based encoding and VQ-based recognition in both vocal and image pro-cessing.The k- dimensional,N- level vectorquantizer is defined as a mapping from a k- di-mensional Euclidean space Rkinto a certain finitesubset C={Ci,i=1 ,2 ,… ,N },which is called acodebook and whose elements Ci are called code-words.A distortion measure D( X,Ci) is a non-negative dissi…     

一类有理差分方程的持续生存和渐近性质

主要研究非线性有理差分方程xn 1=αn (xn-k)/(xn),n=0,1,2...,正解的动力行为,其中αn是非负实数序列,且收敛到正实数α,k∈{1,2,...},初始条件x-k,...,x0是任意的正实数,获得了此非线性有理差分方程在一定条件下的持续生存和全局吸引性,推广了相关的已知结果.     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。     

深水SPAR平台截断技术研究(英文)

To solve the dimensional limitations of physical models in tests, an equivalent water depth truncated design for a classical SPAR working in 913 m water was investigated. The water depth was reduced to 736m and then to 552m. As this was done, the mooring line lengths, EA value, and mass per meter were adjusted. Truncation rules and formulas for parameters and truncation factors were proposed. SPAR static characteristics were made to be consistent with those at full water depth. Then further time-domain coupled analysis was carried out for the SPAR when the mooring system experienced waves. The mooring lines were simulated by quasi-static method. Global responses and mooring line forces were found to agree well with test results for a prototype at that water depth. The truncation method proved to be robust and reliable.     

基于人工神经网络的胶州湾浮游植物生物量模拟

文章首先介绍了BP网络数据标准化、隐层神经元选择、网络训练和有效性检验方法。以2003年胶州湾环境监测资料为基础,建立了多输入单输出的3层BP人工神经网络模型,采用8个水环境因子预测浮游植物生物量(Chla浓度)。检测集样本网络预测值与观测值的相关系数为0.8943,平均绝对误差为11.33%。为避免个别网络输入初值对输出的干扰,采取全局灵敏度的方法,分析了各水环境因子变化对浮游植物生物量的相对影响。结果表明,浮游植物生物量对各水环境因子变化响应的敏感系数顺序为DOCODPO4-PSSTpHOilDINSiO3-Si。     

万维网的小世界效应探讨

在工程信息的长期安全保存和可靠调用过程中,存在着信息和其使用系统之间的兼容问题和对信息定期检查、移存、转化的时间和效率问题。目前国内外对这两类问题还没有可行的解决方法和技术。介绍了“六度分离”现象和经典的小世界网络模型,提出了WWW模型的架构,并在此基础上提出了万维网中任意两个网页间链接路径的搜索算法和计算万维网的特征路径长度,借此验证万维网具有小世界效应,为解决大量级和分散性信息的管理问题提供了可靠的科学依据。     

高校欠费情况的空间统计分析

文中采用空间自相关方法,采用邻接原则构造空间邻接矩阵,选用全局Moran'S I指数和局部Moran'SI指数对广东省某高校的广东各地区生源的学生欠费人数和学生欠费比例进行了详细的研究。全局Moran'SI指数表明该高校广东省各地区的学生欠费人数与学生欠费比例都存在着空间正相关,但是学生欠费比例的空间自相关程度更强。局部Moran'S I指数表明该高校学生欠费情况较严重的地区存在着空间的聚集,形成了两个聚集点:一个是以湛江、茂名、阳江、云浮、肇庆为主的广东省西部;一个是以河源、汕尾、梅州为主的广东省东北部地区。     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

黑名单快速匹配算法的研究

以电话号码为例进行了黑名单快速匹配算法的研究,并给出了具体实现方式.