α-Al_2O_3:C晶体热释光曲线和线性调制光释光曲线相似性研究

释光工作原理为采用能量对接受过辐照的晶体进行激发,并对其释放出的光子进行测量。根据激发能量形式的不同分为热释光和光释光。其中,热释光(TL)采用温度逐渐升高的方式对晶体进行激发,线性调制光释光(LM-OSL)采用激发光源强度逐渐增加的方法对晶体进行激发,这两种释光方式之间存在着很高的相似度。α-Al2O3:C晶体是一种非常适合释光剂量测定的晶体。致力于通过设定一定的模拟实验条件,采用Maxima数学软件对α-Al2O3:C晶体的TL曲线和LM-OSL曲线进行模拟,并研究这两种曲线之间的相似性。初步研究表明,在特定的模拟实验条件下,α-Al2O3:C晶体的TL曲线和LM-OSL曲线的峰值右侧部分极为相似,几乎达到重合的程度。     

改进的双边滤波算法

针对传统双边滤波不能较好保持边缘特征以及不易于硬件实现这一现状,文章提出一种新的改进的双边滤波算法。该算法加入了基于相似性判断的补偿函数,有效保持了边缘;对指数函数采用Thiele型连分式逼近,更易于硬件的实现。经实验,该算法在主观评价和客观质量上均取得了较好的效果。     

浅析中英习语的文化异同及其翻译技巧

习语是语言经过长期使用而提炼出来的固定词组、短语或短句,是蕴含着丰富民族文化内涵的语言符号,同时也是一个民族历史文化沉积的产物,习语是人们在日常生活中习以为常并且习惯性使用的约定俗成的一种语言形式。中文和英语中都存在众多习语。习语通常包括成语、俗语、格言、歇后语、谚语、俚语、行话等。随着社会的不断发展,尤其是受互联网的影响,语言也在不断的更新与发展。在习语的翻译过程中,要仔细了解两种文化的相似与差异,使习语翻译更加正确和贴切。     

利用动态污点跟踪优化模糊测试的方法

针对目前模糊测试方法存在大量无效测试用例的缺陷,提出了一种利用动态污点跟踪优化模糊测试的方法.该方法通过将外部输入的测试用例标记为污点数据,并记录污点数据的传播路径,然后利用传播路径相似度比对来判断某个测试用例是否有效,若测试用例无效则直接丢弃,若测试用例有效则进行并行化处理,进一步对测试用例进行分析.通过构建原型系统对上述方法进行验证,结果表明优化后的模糊测试比未优化的模糊测试在性能上提升了近一倍.     

快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择

常见的基于实测数据的origin-destination(OD)预测方法分为两类:一类基于历史信息,即根据上一天或上一周同一日相同时段的数据进行预测,简称同比预测法;另一类则是根据同一天相邻时间段的数据预测本时段的OD,简称环比预测法.预测所用基础数据的时段长度称为时间颗粒度.时间颗粒度的大小对OD预测结果的稳定性、准确性具有重要影响.针对上海快速路网,采用ADF单位根检验和KMeans聚类分析方法,研究时间颗粒度对预测结果的影响,提出了时间颗粒度选择的建议,同比预测方法相比环比预测法更容易得出稳定、合理的预测结果,30~60min的时间颗粒度预测效果较好.     

基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法

在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果。同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题。     

分形集的几何性质研究

本文讨论了分形集的稠密性、可切性、自相似性、自仿射性以及多重分形等几何性质．     

玻璃钢轿车车身结构的相似性研究

用相似性方法对玻璃钢轿车车身与钢质车身进行了对比分析,提出为满足车身的强度和刚度要求,达到轻量化结构的目的,应采用高强度钢板梁和玻璃钢薄板组成的复合结构。     

基于簇间连接的元聚类集成算法

聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算法仅仅关注簇内对象的直接共现,忽略了簇与簇之间的关系.针对这两个问题,提出一种基于簇间连接的元聚类集成算法,首先根据Jaccard相似度构造一个簇相似度矩阵,然后利用连接三元组细化这个相似度矩阵,最后通过图划分和成员分配得到最后的结果 .理论分析和实验测试表明,提出的算法不仅能产生较好的聚类结果,而且受聚类集成规模的影响较小.     

一种新的自相似流量模型的网络性能分析

网络流量的自相似性给流量控制和网络资源的管理带来了新的挑战。基于传统流量模型的网络性能结论和网络设计策略不能完全适用于具有自相似流量的高速网络中,采用较符合实际流量特征的、并具有自相似特性的随机过程——随机相位正弦波作为队列服务系统的输入流量模型,运用排队理论推导和分析了这种新的流量模型的网络性能,然后探讨了改善自相似流网络性能的流量控制方法和设想。