基于平面多边形的不规则三角网分割

判断平面多边形与不规则三角网(TIN)中的三角形的相离、相交和包含3种位置关系，确定与多边形相离、包含的三角形应分别归入原TIN和新形成的TIN中，与多边形相交的三角形重新进行三角剖分，剖分后的三角形归入相应的TIN中，从而实现了基于平面多边形的不规则三角网的分割。     

天水半湿润山区绿化气候及适生林草区划研究

通过20世纪70~90年代30年气象资料统计分析,建立了天水半湿润山区适生林草区划数学模型;通过量化计算,得出了区内不同区域水、热匹配指标,并进行了适生林草配置的四级农业气候区划,为该区生态环境建设提供了科学依据.     

网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进

针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.     

全球参考站网窄巷非校准相位延迟

窄巷非校准相位延迟（UPD）产品的质量和可用性是影响精密单点定位模糊度固定（PPPAR）效率的重要因素.采用全球108个国际GPS服务（International GPS Service,IGS）测站观测数据,计算了基于全球参考站网的窄巷UPD产品,分析了窄巷UPD产品的变化特性,其单日变化量最大可达0.6周.通过分析UPD改正后的模糊度残差,论证了UPD产品和用户端模糊度均受到因未被恰当模型化而造成的残余误差的影响,且UPD的时变特性与各参考站残余系统误差有关.最后,采用4个用户站进行PPPAR实验分析UPD产品的可用性,以模糊度固定失败率、固定错误率和首次固定时间为评估指标,结果表明,全球参考站网窄巷UPD产品的最佳使用时限不大于30 min.     

一种基于双基线旋转的改进干涉仪定位算法

传统双长基线干涉仪（DLBI）测向算法要求两根基线长度严格互质,在模糊数较大时算法性能会严重下降,且对鉴相器误差敏感.针对该问题,文中提出了一种改进的双基线旋转干涉仪（DBRI）定位算法,所提算法利用两组任意长度的基线以任意角速度反向旋转获得相位差进行定位,对鉴相器误差具有鲁棒性,且在模糊数很大时也有较高的定位精度.仿真实验验证了该算法的有效性和正确性.      

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

暧昧与国际资产组合选择

本文考察了当资产存在暧昧不确定性时的国际资产组合选择问题.本文以Maccheroni,Marinacci和Ruffino提出的模型框架为基础,对世界上26个主要国家和地区的跨国资产组合选择进行了实证情况的度量和判断,利用横截面和短面板存在异方差的OLS回归模型(包括混合OLS和加入固定与随机效应考虑的回归).可以发现,国内投资者更倾向于持有与国内资产相似、但纯风险更小,暧昧风险补偿为正的国外资本.另外,在选取的样本国中发现存在本地偏好的情况.     

一种解决调频连续测距中测距模糊方法

通过对锯齿调频连续测距系统的差频信号分析可知,由于观测时间的随机性导致同一距离上对应两个不同的差频频率。对差频信号进行时域和频域分析发现,利用两次混频的方法能够解决这种测距模糊问题,使信号处理单元的输出信号频率和距离一一对应。利用仿真软件,得到信号处理过程中的时频关系曲线,验证了这种信号处理方法的有效性。     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...