关于湍流统计模式局限性的讨论

湍流是极为普遍的流动现象,湍流统计模式是目前预测复杂湍流的唯一工具.本文讨论了Navier Stokes方程与湍流的关系,分析了湍流统计模式的局限性,认为一个好的湍流统计模式应当包含尽可能多的湍流脉动结构信息.     

三维激光点云数据精简算法

分析了多种三维激光点云数据精简算法的工作原理,以及它们在缩减数据量以提高算法的处理速度方面的效果,综述了三维激光点云数据精简算法的国内外研究现状.     

基于数据挖掘的铁水硅质量分数SVM预测方法

提出了一种基于蚁群聚类算法数据挖掘预处理的支持向量机(SVM)预测方法.利用其在处理大数据量、消除冗余信息等方面的独特优势,寻找与预测炉况同等的多个历史铁水硅质量分数,由此组成具有高度相似炉况特征的数据序列,将此数据序列作为SVM的训练数据.这种处理方法可减少数据量,提高预测的速度和精度.将该系统应用于铁水硅质量分数预测中,与单纯的SVM方法相比,具有较高的预测精度.     

一种基于块分类和差值扩展的可逆数据隐藏算法

利用图像块的统计特性,描述一种新的基于差值扩展和块分类技术的可逆数据隐藏算法.首先,将图像分为数据嵌入区域和辅助信息嵌入区域.在数据嵌入区域,将分块后的图像利用周围图像块与目标图像块间的统计关系判断图像块的类型,从而根据类型差异嵌入不同数据量的信息,实现图像内容复杂度对数据嵌入量的控制.同时,利用方向判断准则选择对图像影响较小的方向嵌入,解决了单一嵌入方向对图像造成较大失真的问题.在辅助信息嵌入区域,采用MPE零溢出的特性嵌入位图辅助信息,避免嵌入辅助信息带来新的位图信息.对不同纹理图像进行实验测试以及与其他算法进行比较.研究结果表明:该算法具有良好的综合性能;在提高算法嵌入容量的同时,有效地降低了嵌入数据后对原始图像质量的影响.     

一种改进的矢量曲线特征点提取方法

在信息完整的情况下,减少空间数据的数据量对数据的加工处理、数据的管理及传输具有重要意义.分析了已有的道格拉斯-普克(Dougas-Peucker)数据压缩算法,提出了一种更为简单的特征点提取方法,该算法以矢量数据的坐标为信息,以斜率为约束条件,通过仿真实验,该算法在提取矢量曲线特征点的过程中比Douglas-Peuck...     

层进式报表统计功能设计与实现

在实现日常办公自动化、信息化的过程中,大数据量情况下的数据统计、报表生成、信息汇总等工作常常成为影响各个办公系统时效性的瓶颈。本文首先分析了大数据量信息形成的过程,提出了一种针对大数据量信息系统数据统计、报表生成、信息汇总等功能的解决方案,使信息系统在大数据量的情况下仍保持高效准确的能力,并阐述了此方案的实现与适用性。     

基于区分矩阵的最小规则挖掘算法

从区分矩阵的概念出发，分析了区分矩阵与属性约简的关系，并在此基础上设计了一种基于对区分矩阵进行缩减的规则挖掘算法。该算法使得规则提取过程相对清晰和简单，当数据量很大时，该算法降低了计算的复杂性．通过实例验证了该算法的有效性．     

幂律流体流流动指数对其湍流流动的影响

考虑到幂律流体的本构关系,结合流动指数的影响,建立了适用幂律流体的Ｎ－Ｓ动量方程和湍流模型方程。采用压力耦合半隐式ＳＩＭＰＬＥ算法,对不同流动指数的幂律流体湍流流动进行了数值计算,计算结果与实验数据比较吻合,对计算结果进行分析后发现,对于不同流体指数的幂律流体,其湍流流动的变分趋势不同,从而揭示了幂律流体的流动指数对其湍流流动有重要的影响。     

湍流射流火焰的PDF模拟及误差分析

将有限容积法和MonteCarlo法结合起来求解概率密度函数 (PDF)方程的混合算法 ,是湍流燃烧数值模拟的PDF方法中目前最先进的算法 .论文将此算法发展到无结构网格中 ,并以湍流射流火焰为算例 ,将数值模拟的结果和实验数据作了比较 .文中分析了该混合算法数值误差的来源 ,指出影响误差大小的参数 ,并通过数值实验研究了统计偏差受样本数目影响的规律     

幂律流体突扩管道湍流流动的研究

考虑幂律流体的本构关系,结合流动指数的影响,建立了适用于幂律流体的N-S动量方程和湍流模型方程;采用SIMPLE算法,对不同流动指数的幂律流体突扩管道湍流流动进行了数值计算,计算结果和实验数据吻合较好,对计算结果进行分析后发现,对于不同流动指数的幂律流体,其湍流变化趋势不同,从而揭示了流动指数对幂律流体突扩管道湍流流动有重要影响。     

基于随机Fourier谱的风场仿真

研究了由随机Fourier谱生成具有特定场地风荷载统计特性的样本函数的问题．首先对随机风场模型进行了描述，然后利用谐波合成的方法，在对互随机Fourier谱矩阵进行Cholesky分解的基础上，通过一组余弦函数的和对随机脉动风速场进行了模拟．最后，结合一20层平面框架结构纵向风速场的仿真问题进行了数值仿真研究．算例表明，所提算法可以准确地模拟给定场地特性的脉动风速时程．     

基于小波变换的信息隐藏算法研究

随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,数字水印技术作为版权保护和信息安全的重要手段得到了广泛的研究和应用,通过在原始数据中嵌入秘密信息水印来证实该数据的所有权或完整性,达到版权保护和信息安全的目的。根据空间域和小波域的特点,提出了一种基于图像分割和小波变换的信息隐藏算法。对提出的算法进行了仿真实验,并对嵌入信息的图像进行各种攻击测试。实验表明,该算法对嵌入信息具有不可见性和良好的鲁棒性。     

基于神经网络的管道泄漏检测方法及仪器

研究了管道泄漏后形成多相湍射流所引发的应力波在管壁中的传播机理,分析了泄漏引发的管道横振、纵振和圆环振动,提出一系列应力波特征提取指标及其离散数据算法。首次提出了以泄漏信号特征指标构造神经网络输入矩阵,建立对管道运行状况进行分类的神经网络模型以检测管道泄漏故障的发生。实验研究了这一新理论的有效性并设计了适用于工业应用的管道检测仪器。     

基于t分布理论的公路定额数据小样本容量的收敛条件

根据t分布理论对小样本容量进行了求解,结合新疆课题实地测算的多组数据进行了统计分析.通过列表的形式,提出了基于t分布理论的公路定额数据小样本容量的收敛条件,并给出了相应的建议.     

GM（1，1）模型在轨迹聚类中的应用

针对移动对象轨迹数据在获取过程中可能存在延迟、缺失,使得轨迹数据存在不确定性的情况.利用GM(1,1)模型在预测、决策领域中的优势,在拟合误差阀值的限制下,提出一种基于GM(1,1)模型的轨迹分割方法(TR_GMPR).之后,对分割后的轨迹段利用DBSCAN算法进行聚类.实验表明,生成的特征轨迹相比其他线段分割的轨迹聚类结果,更符合实际情况.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

蒸汽煤比对湍动循环流化床煤气化的影响

以空气和水蒸气为气化剂,在压力为0.3 MPa的湍动循环流化床热态实验台上对淮北烟煤进行了煤气化试验,研究了蒸汽煤比(质量比)对气化过程的影响.气化炉提升段具有下宽上窄的特点,床料采用宽筛分石英砂.气化试验过程中,实现了提升段下部湍动流化、上部环核流动.试验结果表明:随着蒸汽煤比的增加,煤气中CH4体积分数基本保持不变,CO体积分数从13.12%下降到11.98%,H2体积分数从初始12.3%增加到14.63%而后下降至14.19%,CO2体积分数从13.84%下降至12.94%后,略微上升至13.06%.蒸汽煤比的变化对干煤气产率、冷煤气效率及碳转化率都有影响,其最大值分别为2.89 m3/kg, 59%, 81%.     

基于OFDM信号分布的指数查询表索引算法

针对传统查表查询表项更新频率不一致的问题, 提出一种新型基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号幅度统计特性的指数查询表索引算
法, 通过在查询表索引算法中引入OFDM信号幅度的分布特性, 使查表法的表项更新频率最终趋于一致, 达到提升系统的非线性失真矫正精度的目的, 同时不明显增加复杂度。仿真结果表明, 在查询表大小相同的条件下, 新型查询表索引算法比传统算法提升了系统的性能, 降低了饱和性失真的影响; 同时, 由于将索引目标由信号幅度改为信号功率, 使其硬件实现更为简单高效。     

一种大规模样本数据的特征提取方法

针对沙尘暴样本数据的特点 ,根据专家经验依次通过聚类分析、建立典型模式类、计算中心场 ,再以样本与中心场的距离作为样本的特征 ,成功地在每个样本的几百个数据中提取到 40个特征。通过对提取特征的统计检验 ,说明了本文所用方法的有效性 ;同时 ,提出了一种建立在K L变换基础上的特征综合方法 ,协助完成关于多维特征的类间差异检验     

基于跨域字典学习算法的人体行为识别

将一种跨域字典学习算法应用于人体行为识别中, 通过引入辅助域数据集, 与原始训练集（目标域）共同进行字典学习, 获得字典对, 进而得到动作类的稀疏编码, 有效扩充了训练集的类内多样性. 该算法为字典学习与训练分类相结合的学习框架, 可利用字典对学习过程中的重建误差进行分类. 实验在MATLAB仿真条件下进行, 将UCF YouTube数据集作为原始训练集, 将HMDB51数据集作为辅助域数据集, 选取两个数据集动作类别一致的7个动作, 根据提出的算法流程进行识别. 将该方法与其他两种人体行为识别算法进行对比. 结果表明, 该方法识别率显著提高, 证明了跨域字典学习算法在人体行为识别上的有效性.