对序列紧空间中点集性质的证明

在一维动力系统中,若I为实线段,已经证明了回归点、链回归点通过f的n次迭代,有R(f)=R(fn),CR(f)=CR(fn).把实线段上点集的有关性质推广到序列紧空间中进行证明,得到了R(f)=R(fn),ω(f)=ω(fn)和CR(f)=CR(fn)在序列紧空间成立.     

两种方法对染色废水脱色及其再利用的影响

以活性染料染色废水为研究对象,分别采取活性炭和保险粉2种方法进行脱色,分析处理后得到的回用水指标,进而比较2种处理方式对染色废水脱色效果的影响,为脱色废水再利用奠定基础。     

大连金融服务外包业发展的对策

金融服务外包有助于金融机构节约成本、集中发展核心竞争力、改进服务与提高效率。大连有良好的服务外包业发展基础、大量软件人才,应在高新园区打造金融服务外包基地、积极探索＂产学结合＂的金融服务外包人才培养模式、大力扶持金融外包服务企业,促进大连金融服务外包业的发展。     

财务管理专业应用型国际化人才培养模式探讨

财务管理专业教育的国际化是当前财务管理理论界与教育界共同研究的课题,应用型国际化人才培养是今后本科财务管理专业发展的一个重要方向, 只有在培养方案、教学内容、教学方式、师资力量、社会实践等多方面实现了国际化, 才能真正实现应用型国际化财务管理人才的培养目标。     

组合测具设计模块化的应用开发

本文主要从开发组合测具设计模块应用入手,进而对产品零件的测具设计模块进行归纳总结,实现专用组合测具模块的设计开发。从而满足科研生产快反和小批生产的要求,使专用测量夹具设计图达到标准化、模块化,提升工装设计和制造速度及质量,提升科研生产产品零件的速度。     

面向对象的无人机影像地物分类

为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息。首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在每一层提取土地利用信息。利用单一尺度分割分类进行对比实验,选取734个样本进行精度验证,研究结果表明：多尺度多层次分割分类的总体分类精度可达84.20%,kappa系数为0.806 2;单一尺度分割分类总体精度仅为77.11%,kappa系数为0.721 4。由此可见,本文研究所采用的数据和区域内的类别的分类精度更高。     

基于计算机视觉的水位检测算法

鉴于传统的水位读数方法误差大,成本高,需要一种精确、实时、鲁棒的智能水位检测算法来高效读取水位,为此提出了一种基于计算机视觉的水位检测算法以满足实际需求。首先对拍摄到的图像进行预处理和边缘检测以找出水尺位置,并通过仿射变换对水尺进行矫正。通过两种策略在水尺区域找到水尺关键字的位置,即关键字处理。然后对边缘特征进行投影并检测出水面位置。最后根据关键字处理结果和边缘特征计算得到水面高度。大量实验和实地测试的结果表明：所提算法在基于计算机视觉的水位检测、水尺读数等领域具有理论和应用的双重价值。     

PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融合优化KELM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过,并与MATLAB语音工具箱提供的神经网络和支持向量机说话人识别算法做了性能对比分析。仿真研究结果表明:通过PSO和PCA融合优化改进的KELM,初始输入参数可以任意确定并且不需要迭代更新,并能有效克服因初始权重随机确定导致的性能不稳定,进一步提高分类匹配和运算速度,具有很好的推广应用价值。     

三种典型釉色汝官瓷和钧官瓷原料产地的PIXE分析

选取天青、天蓝、月白色汝官瓷样品27个、钧官瓷样品25个,将这些样品进行质子激发Χ射线荧光分析(PIXE),测定每个样品的化学组分.将所有样品的7种主量化学组成数据进行模糊聚类分析,得到以下结果:对于所分析的样品,其中钧官瓷胎样品的原料产地比较集中,汝官瓷胎的原料产地稍分散一些;多数汝官瓷胎和钧官瓷胎样品的原料产地接近但不相同,个别汝官瓷胎和钧官瓷胎样品有混在一起的情况;汝官瓷釉和钧官瓷釉样品的原料产地和配方明显不同但关系不是很远.     

弹性波动方程数值解的有限元并行算法

在求解弹性波动方程中,有限元法的高内存量和巨大运算量的需求在基于单CPU串行算法中一直难于满足,制约其优势的发挥.根据有限元法的"化整为零、集零为整"的基本思想与并行处理技术的"分而治之"的原则基本一致,采用基于多CPU的并行算法,从有限元参数矩阵计算和线性方程组求解两个方面入手,把求解区域分到多个CPU上并行计算参数矩阵,对线性方程组采用循环块三对角线方程组进行并行求解.对比了不同大小空间和不同CPU个数下的加速比,证实了多CPU的并行算法能够克服基于单CPU串行算法的物理限制,满足了有限元法的巨大空间量和运算量的需求.此算法具有理论上的正确性和实践上的可行性.