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11.
利用有限普通元素集合概念与P-集合的结构,给出P-集合基数亏-余特征,提出基数亏-余定理,基数离散区间定理与属性基数余-亏准则,给出这些理论结果的应用.  相似文献   
12.
基于多孔介质理论建立注水诱发应力场变化定量评价的力学模型,利用有限元方法对耦合模型进行求解,分析注水过程中超孔隙压力与应力场演化规律,揭示注水诱发地层活动的力学机制。计算结果表明:注水形成的超孔隙压力控制局部应力场分布,一方面导致垂向、水平有效应力减小,Mohr应力圆左移,地层活动趋势增加;另一方面削弱注水层段水平地应力的作用效果,导致主应力差值减小、Mohr应力圆直径缩小,易于地层稳定。注水诱发地层活动与岩层渗透性能、吸水软化与构造应力环境等组合因素密切相关。  相似文献   
13.
提出了一种新的Turbo码的联合译码算法,该算法结合了常数Log-MAP译码算法和Log-MAP算法的优点,并且结合了停止判决准则。新算法在效率和纠错性能上达到了较好的平衡,尤其是在中高信噪比的情况下:只增加了较少的计算量,就使得常数Log-MAP算法达到了几乎Log-MAP算法的纠错性能。  相似文献   
14.
针对接收空间调制(RSM)系统中信道输入为有限码集导致香农容量公式不适用于RSM信道容量计算的问题,通过分析信道输入输出之间的互信息,推导了发射机拥有完美信道信息情况下的RSM系统的信道容量表达式,并进一步给出发射机的信道信息存在误差时具有鲁棒性的RSM预编码矩阵设计(RRSM)方法。该方法将二进制数据流映射成某根期望接收天线空间序号和传统调制符号,把它们作为RSM系统的信道输入,经发射预编码后得到信道输出;然后采用迫零算法使得信号功率在选定的期望接收天线处聚集而在其他接收天线处迫零,用所选定的期望接收天线的空间序号来传输额外信息比特;最后考虑RSM发射机的信道状态信息有误差,根据最小均方误差准则建立目标函数,求解得到RSM最优的鲁棒预编码矩阵。数值仿真实验表明:当发射机的信道状态信息误差的方差为0.3时,RRSM方法相比原始的RSM方法可使最优检测在误码率为10-4时获得1dB性能增益,次优检测在误码率为10-2时获得2dB增益。  相似文献   
15.
为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。  相似文献   
16.
在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.  相似文献   
17.
城市建设项目具有高度的不确定性和风险性,合理的风险分析模式是风险评估的基础,为工程设计方和施工方决策的制定提供依据,以规避工程施工过程中可能存在的风险.采用模糊层级分析法评估城市建设施工过程中的各项风险因素所造成的影响程度,运用模糊多准则决策法对各项风险因素发生的可能性进行评定.最后,建立城市建设工程主要作业项目风险程度的评估模型,并验证了该模型的适用性,为以后工程建设中的风险管理提供参考依据.  相似文献   
18.
建立了复合材料加筋壁板屈曲和后屈曲有限元分析模型.该模型采用实体单元有效模拟筋条和蒙皮之间的连接.连接界面采用二次应力准则作为损伤起始判据、混合能量准则作为损伤扩展判据,并自定义损伤变量实现刚度非线性衰减.复合材料壁板采用断裂面准则作为失效判据,该判据能有效判断基体的失效.基于ABAQUS动态显示分析步,模拟了复合材料加筋壁板在压缩载荷下屈曲和后屈曲的过程,有限元分析结果与试验数据对比良好,证明了该方法的有效性.  相似文献   
19.
基于广义Hoek-Brown准则隧道围岩抗力系数研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于广义Hoek-Brown准则,并引入罗德参数ξ反映中间主应力的影响,在研究隧道围岩力学性质的基础上,推导出围岩抗力系数公式;并运用于工程实践。讨论在不同ξ及不同埋深条件下,抗力系数的变化规律。由研究结果可知,围岩抗力系数随着ξ的增大逐渐减小;随隧道埋置深度增加而减小。  相似文献   
20.
多准则排序中的路径问题及层次分析法推广   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文指出,在多准则排序中层次分析法用矩阵乘法实现排序度量转换是不正确的.实际上排序度量转换与把排序指标的重要性传递到目标的路径有关,多准则排序是多路径的,多路径排序度量转换不是线性转换,不能用矩阵乘法实现.为此,将排序度量映射到高维状态空间上、用不确定性隶属度向量表征,进而把排序度量转换转化为隶属度转换.通过揭示指标隶属度中包含着确定目标隶属度的冗余值来论证隶属度转换是非线性转换,用区分权滤波算法实现隶属度非线性转换.由此建立多准则排序的非线性排序模型.  相似文献   
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