多维加速度场下六维力传感器弹性体结构设计

针对多维加速度场中六维力传感器惯性耦合效应特性及实际测试的需要,设计了一种三梁均布式弹性体结构的六维力/力矩传感器,对弹性体在多维加速度场下的力学行为进行了探讨,运用有限元(FEM)仿真分析了弹性体结构参数对传感器动态输出及振型频率的影响,为多维加速度场下多维力传感器动态解耦和多目标的优化设计提供依据.     

动态多维离散系数的传递函数生成算法

基于多维离散傅立叶变换,提出了一种动态多维离散系数的传递函数的自动生成算法,可求出高阶、复杂拓扑结构的动态多维离散系统的系统矩阵、传递函数．     

超球面模型应用于股票排序的探讨

探讨把超球面模型（ＭＤＳＭ），一种基于定义了向量除法的多维空间的数据分析技术，应用于股票排序的可能性．ＭＤＳＭ把股票市场作为多维指数增长系统，用多元向量表示股市状态，并定义余弦向量的商为多维即时趋势，以表示股票市场的动态．用即时趋势排列股票的结果与使用股票回报率的排序一致     

煤矿企业有序发展多维动态分析

根据灰色系统理论中“多维动态分析”原理,建立煤矿企业有序发展多维动态分析模型,并根据该型对影响煤矿企业发展的各种因素进行了理论分析,为煤矿企业科学管理提供决策依据。     

基于多维动态纹理分析的烟雾检测算法

为了提高动态纹理特征分析的可靠性且降低计算量,提出了一种基于多维动态纹理分析的烟雾检测算法。该算法在预处理阶段利用ICA烟雾前景初步分离烟雾模型得到初步烟雾前景,然后通过GBVS提取多通道、多尺度的底层特征得到烟雾前景显著区域,以提高前景目标检测阶段对烟雾前景的分割精确度;在烟雾特征提取阶段,提出基于多维特征分析的烟雾特征提取检测方法(h-LDS/RGBH),该方法首先经过烟雾颜色和背景差分预处理得到烟雾候选区域,然后在四维图像块中引入RGB和HOG特征,最后基于对多维图像数据的高阶分解,分析烟雾视频的动态特征。多维动态纹理分析(h-LDS/RGBH)改善了烟雾特征提取阶段所提取的烟雾特征稳定性不高且对烟雾的判断准则过于简单的缺点,提高了动态纹理特征分析的可靠性。实验表明,其检测率高于LDS和h-LDS/RGB的识别率。实验表明,该算法的检测率高于LDS和h-LDS/GRB.     

基于主张量的时空数据特征驱动可视化方法

面向时空场数据高维分析与表达的需求,构建基于主张量的时空数据结构分析与动态表达模型.简述了张量的定义、基本算子及主张量分解方法,给出了基于主张量分解的多维度特征分析流程.利用张量的多维融合特性进行多维时空数据的组织与表达,设计了多维时空数据统一组织与存储方法.利用主张量分解方法,实现了时空数据不同维度结构特征的解析与动态重构,进而建立了基于主张量的多维时空数据多维度解析模型与特征驱动的时空数据联动可视化策略.以赤道太平洋海域卫星测高SSHA(Sea Surface Height Abnormity)网格数据进行实验验证.实现了基于张量的多维透视、子集提取、等值面绘制与时空体可视化等功能.利用主张量分解实现了对ENSO(El Ni(n)o-Southern Oscillation)事件时间型与空间型的解析与提取,并实现了时间、经度、纬度系数驱动下的联动可视化.实例验证表明,该方法较好再现了ENSO事件的时空分布格局与动态演化特征,并可实现对ENSO时空演化过程的多维度透视.     

多维力/力矩传感器动态标定中若干问题的研究

动态标定实验是把握传感器动态特性的基础,是进行系统辨识、补偿和解耦所必需的.文章讨论了六维腕力传感器阶跃和冲击2种动态标定实验的设备和实验过程,求得其动态性能指标,分析了2种标定中存在的问题,并提出了改进多维腕力传感器动态标定实验的建议.     

网络教学环境下大学英语多维动态教学管理模式初探

网络教学环境下的大学英语教学具有非同步性、复杂性、弱控性、缺乏对思维的深刻性的训练以及网络自身无法克服的缺陷等特点，因此探索多维动态教学管理模式势在必行。多维动态教学管理模式是在现代管理观念的指导下，强调教师和学生也参与决策，通过课堂行为契约和全面质量管理等措施把决策的焦点集中在教与学上，建立灵活的反应机制。     

黄河流域多目标优化配水模型

应用多目标规划的思想，建立了黄河流域水资源多目标分析模型，提出了大系统递阶动态规划的求解方法。该模型为协调国民经济部门对水资源的供需矛盾提供了一条新途径，所用算法能有效地克服多维动态规划可能遇到的“维数障碍”，黄河流域的实例验证了模型及其算法的有效性和通用性。     

数据仓库中多维数据模型的设计

多维数据模型是数据仓库和联机分析处理中的一个重要环节。文章提出了一种新的多维数据模型。在该模型中，基于维与事件的关系，描绘了多维事件关系图，并利用非奇异聚集偏序集簇定义了维的结构。结合小灵通客户流失问题，给出了该模型的具体的实现。     

最小二乘估计强一致性的充分必要条件

本文针对离散时间和连续时间多维动态线性系统,获得了最小二乘估计强一致性的充分必要条件     

基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensional shape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果.     

教学进程中的互异互同与互补互动

教学系统是一个复杂的多维动态网络，其中蕴涵着丰富的互异互同现象和互补互动关系，教学进程中的主体——教师、学生之间，客体——知识、方法之间也存在多维的强耦合关系。只有正确认识、自觉比较教学过程中的互异互同，正确对待、主动促进教学进程中的互补互动，才能有效把握教学之辨证规律，真正提高教学效率。     

基于Cluster结构的多维动态数据分布方法

数据分布是数据库查询并行处理的基础，良好的数据分布方法对查询性能有着重要影响，本文提出了一种新的基于Cluster结构的多维动态数据分布方法，该方法能保证数据均匀分布在多个处理机上；能动态调整数据片段的大小，使关系始终保持最优并行度；并能有效地支持各属性上的查询操作，性能分析及实验结果表明，在大规模的并行系统中，本文方法的性能优于过去的数据分布方法。     

基于共词分析视角的我国移动图书馆研究热点分析

检索了中国知网期刊（CNKI）数据库中关于移动图书馆的论文文献资料，以此为研究基础，借助Bicomb软件分析、确定了出现频次相对较高，同时也可以代表移动图书馆研究领域热点的关键词及其共词矩阵；通过SPSS19.0软件对各个关键词进行了聚类分析、因子分析、多维尺度分析，将我国国内移动图书馆研究领域的热点问题尽可能科学、客观地反映出来，概括了目前我国移动图书馆研究重点以及发展动态，希望为业界的研究专家及学者提供一些参考。     

多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.     

数据立方体中多维关联规则挖掘算法

数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段，它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式，为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析，给出了分别针对这两种情况的多维关联规则挖掘算法，并通过实验对其在不同情况下的性能进行了分析，结果证明，两种算法在特定情况下的效率提高是十分明显的。     

数据仓库的多维数据分析器设计与实现

实现多维数据分析是数据仓库系统需要具备的一个主要功能，它接受用户的多维数据查询请求，生成多维数据集，为建立数据挖掘模型提供基础效果。本文讨论了基于Microsoft SQL Server2000的多维数据分析器的实现。简要介绍了多维数据分析的基本原理，并在DSO、ADO／MD及MDX（多维数据表达式）等技术的基础上，构造了一个多维数据分析器。最后，给出了多维分析器的实现实例。     

多维尺度模型算法实现及其配水模型应用

介绍了多维尺度(MDS)配水模型算法的实现,并针对传统配水模型只能考虑一个变量的缺点,用多维尺度模型构造了实时动态配水模型。MDS配水模型适用于包含配水水量、用水区位置和用水区需水概率等多变量的实时动态配水,它对传统一维配水模型是一个重要的补充和发展。基于MDS的配水模型,可以实现大型流域实时动态配水,为流域的规划和管理提供参考。     

中学体育多维选择教学模式的实证研究

通过对多维选择体育教学模式的试验研究，分析了多维选择体育教学模式的特点。通过引进这种模式，体育课程的安排变得更灵活，学生也可以根据自身的兴趣选择自己喜爱的体育项目，从而促进学生身心健康。同时，多维选择体育教学模式能调动教师上课的积极性，体现教师的专业特点，更好地提高学生进行体育锻炼的积极性。