剪刀式量角器

<正>自一点引出的两条射线所形成的平面图形为角。大家对角的测量和画法一定都比较熟悉。在学习中,我们常遇到这样的题目:已知两条未交叉的线段,求它们的角的度数。通常情况下,我们会延长两条线段使其交叉,然后用量角器量出度数。这种解题方法比较繁琐,耽误时间。此外,我还发现如果角的度量边过短,使用普通量角器量角时,还需延长度量边才能读数。     

位置服务中的查询隐私度量框架研究

针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架。该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡。在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性。     

烟草行业应用软件规模度量刍议

分析了烟草行业现状和软件度量方面面临的主要问题,讨论了软件度量的基本概念和软件规模度量的主要方法,给出了当前烟草行业软件规模度量的主要目标、基本策略、方法步骤和保障措施,以期为烟草行业信息化人员及相关的项目管理人员提供有益的思考和帮助.     

庞加莱散点图的复相关度量在癫痫脑电特征提取中的应用

脑电信号的自动检测对癫痫病的防治具有重大意义。本文在结合庞加莱散点图复相度量(CCM)的基础上,提出一种适用于提取癫痫脑电特征的度量方法,并将该特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。     

局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别

目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.     

基于调用环境树的软件度量研究

通过对调用环境树的扩展,并针对方法的类内和类间度量,在提出新的度量公式的基础上,证明了相关的度量可行性需满足的性质。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

一类特殊的拟几乎Einstein度量直径的下界估计(英文)

加权Myer型定理给出了具有带正下界的τ-Bakry-Emery曲率的完备黎曼流形直径的上界估计,紧致流形直径的下界估计也是有趣的问题.本文首先运用Hopf极大值原理证明了一类特殊的τ-拟几乎Einstein度量势函数的梯度估计.运用该梯度估计得到了该度量直径的下界估计.该结果推广了王林峰的关于紧致下-拟Einstein度量直径下界估计的结果.     

广义Ekeland变分原理的推广

给出了经典Ekeland变分原理的一个推广,完善并改进了已有文献的证明,并把它推广到了拟度量空间上.