一类分数阶比率依赖型捕食系统的动力学分析

讨论了一类食饵带有疾病的分数阶比率依赖型捕食系统的动力学行为。利用线性化方法定性分析了各类平衡点的稳定性,并给出了其正平衡点局部渐近稳定的充分条件。数值模拟显示,参数和阶数对平衡点的收敛速度及其稳定性产生很重要的影响。     

局部受载工况下的轮胎受力分析

轮胎属于汽车唯一与地面接触的部件。轮胎性能的好坏，对汽车行驶的安全性有着极大影响。以175/70/R14轮胎为研究基础，通过有限元分析软件分析了轮胎在6种不同局部受载工况下的变形、应力、应变情况。分析表明，与正常静载工况相比，轮胎应力、应变和整体变形情况较复杂，且呈不对称性。与异物接触的胎体区域变形较大，胎侧部位和三角胶部位变形较小；应变较大区域主要集中在异物突起部,其它部位应变较为稳定。此分析结果为纠正非正常泊车，降低轮胎受损情况，消除汽车安全隐患有实用性参考价值。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于平均熵值的多点地质统计建模参数优选方法

多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。     

信鸽外纹体神经元对习得性目标认知的响应特性

习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

青藏高原东北部一次暴雨过程分析

本文利用NCAR/NCEP资料,对发生在青海东部农业区的一次区域性大到暴雨过程进行了诊断分析。结果表明,本次暴雨天气过程主要受西伸到青藏高原东部的副热带高压及500 hPa风场上冷空气入侵青藏高原北部的影响。热低压中的上升气流与冷锋后的下沉气流构成纬向闭合环流,青藏高原热低压中的上升气流与副热带高压中的下沉气流形成径向闭合环流,垂直闭合环流的形成提供了源源不断的暖湿气流和稳定的上升气流,持续的降水造成了暴雨天气。副热带高压外围强盛的西南气流的稳定维持使得充足的水汽输送到青藏高原东部暴雨地区。     

装配式建筑施工建筑信息模型应用成熟度评价

针对目前装配式建筑信息模型(BIM)应用水平差异大、应用效果不明显的问题,从施工阶段入手,建立装配式建筑施工BIM的成熟度评价模型.首先,结合熵权法和灰色关联聚类综合确定指标权重,引入云模型进行成熟度评价;其次,建立装配式建筑施工BIM应用成熟度评价指标和方法.工程案例表明:模型具有可行性,可为装配式建筑的BIM推广和成熟度评价提供参考.     

采用局部粗糙集模型的决策规则提取

研究基于局部粗糙集模型下的决策规则提取.对经典粗糙集的决策规则提取进行改进,给出局部粗糙集模型下的决策规则公式,并研究相关性质.结合局部粗糙集模型给出的规则提取公式,引入参数值α,α∈(0,1］,使规则提取公式的泛化能力更强,适用性更广.通过3个实例对局部粗糙集模型决策规则提取的运用进行说明.     

分形集上广义调和拟凸函数的一些积分不等式

给出了分形实线集R~α(0α≤1)上广义调和拟凸函数的定义,并且建立了一些关于广义调和拟凸函数的推广的Hermite-Hadamard型和Simpson型积分不等式.最后给出了文中得到的积分不等式在分形实线上关于α型特殊均值的一些应用.