目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

行业特色型高校专业设置与区域企业人才需求的双边匹配研究

为帮助行业特色型高校做好专业优化调整工作,提出了基于0-1背包策略改进离散粒子群算法的专业设置与企业人才需求双边匹配优化模型.为验证方法的可行性,选取矿冶特色鲜明的行业特色型高校——南方某高校为例进行分析.研究表明:该校专业设置和人才需求匹配度排名前5位的专业分别为采矿工程、化学工程与工艺、电气工程及其自动化、材料化学和安全工程;匹配度排名后3位的专业分别为生物工程、人工智能和城乡规划;同一个专业能够与产业链上不同类型的企业匹配;有交叉学科背景的专业匹配度相对较高.为推进行业特色型高校高质量发展,在专业设置上应综合考虑区域优势产业链横向与纵向的人才需求特点,以区域、行业、职业发展变化为专业发展导向,着力打造对区域最具贡献度的专业.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

基于齐当别理论的公交出行决策选择反转

选择反转是交通行为中的一种悖论现象,未能通过实验的谨慎误差控制得到良好解释.本研究从决策心理学的角度,基于齐当别理论建立起选择支属性的判断维度体系,在确定、不确定以及风险条件下进行了3种公交出行决策场景的心理实验.实验结果中匹配任务的效应分析说明,齐当别理论的侦测性占优原则可对出行方式选择进行解释;选择一致性的重测信度分析说明,出行者对交通方式属性维度的判断是可变过程;选择和匹配一致性分析说明,选择变异随匹配任务中的维度判断的改变而产生.总体上,3组实验选择反转的变化特征趋势符合实验设计框架,齐当别模型的解释在3组实验中均表现出显著一致性,能够对出行方式的选择反转进行预测和解释,即当出行者采取不同的齐同策略时,重复选择中令人费解的反转悖论现象便会出现.     

面向中亚地区的多语种专业领域术语库及本体知识库构建

针对目前乌兹别克语、哈萨克语等中亚语种急缺专业领域词典、术语库及知识本体库的问题,文章以安全领域为例,利用现有术语作为种子词,自动采集维基百科及双语专业词典中的术语对,人工校对后构建了中型中、俄、乌、哈多语种专业领域术语库。以此术语库为基础,搭建了包含人员、组织、地域、技术、设备、活动、文件7大类及35个子类的领域本体,最后讨论了该专业术语库及领域本体库的扩展潜力和应用前景。本成果是一项重要的基础性工作,对中亚语种的术语词典编撰、术语学、自然语言处理和语言教学研究均有较大现实意义。     

基于地名本体的加权语义相关度算法研究

针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法

针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题，提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法。首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交叠的标准特征描述子，来增强特征匹配的鲁棒性；然后提出改进的随机抽样一致性算法，来提高模型估计的执行效率，同时保证鲁棒性；最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法，来优化异源匹配结果。实验结果表明，在异源影像存在较大差异的情况下，改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势。