采用优化的Bass模型对中国IPv4标准扩散趋势研究

在介绍描述创新扩散的Bass模型基础上,提出了优化模型的方法--采用蚁群算法作为Bass模型的参数估计算法,并以中国互联网IPv4标准的扩散为例.采用优化的Bass模型对其扩散趋势进行了深入研究.通过与传统算法的比较,证明采用蚁群算法可以提高Bass模型参数估计的精度,并通过对模型实证研究结果的分析得出标准扩散作为一种特殊的技术创新扩散.遵循其一般扩散规律,采用优化的Bass模型对标准扩散问题进行研究效果会更好.最后对中国互联网IPv4标准扩散趋势进行了预测并提出了策略建议.     

市场潜力可变的ICT标准扩散模型研究

环境可以对信息通信技术(ICT)标准扩散产生直接和间接的影响,以政策环境为代表的扩散环境能够显著的影响到信息通信技术标准的市场潜力.通过对Bass模型进行优化,引入非恒定影响系数并改变市场潜力m不可变的假设,在对高渗透率条件下的数据进行处理后,建立市场潜力可变的信息通信技术标准扩散模型(EPHP模型).基于Bass模型和EPHP模型分别对政府在技术标准扩散中有显著作用的欧洲GSM扩散进行分析,并通过统计检验比较Bass模型和EPHP模型,发现EPHP模型在有政府参与的技术标准扩散的市场潜力分析上优于Bass模型,通过实证分析得出政府行为能够对ICT技术标准市场潜力产生积极影响进而加速扩散的结论.     

基于Lagrangian模型与Eulerian模型耦合的建筑物周边气体扩散模拟

该文旨在建立一个适用于城市建筑物周边的基于Lagrangian模型与Eulerian模型耦合的气体扩散数值模型,同时具有Lagrangian模型与Eulerian模型各自的优点,提高预测精度。该文利用耦合模型对单个建筑物周边的气体扩散过程进行数值模拟,并将平均风速、湍流动能和平均浓度几个参量的结果与风洞实验数据进行对比分析。结果表明,耦合模型对于建筑物周边靠近扩散源和远离扩散源的区域均能给出较高精度的预测结果。最后,利用COST-732模型评价方法对Lagrangian模型、Eulerian模型和耦合扩散模型实施了评价,其中耦合模型的评价结果最好。     

基于Bass模型的中国移动通讯产品扩散研究

本文基于Bass模型进行扩展,并以手机扩散为例实证,通过对模型预测能力的评价,验证Bass模型对中国移动通讯产品扩散研究的适用性。运用多元统计分析和多变量分析方法对模型的拟合度和早期数据波动影响进行分析,结果表明Bass模型适用于中国移动通讯产品扩散研究,但模型预测效果会受到扩散初期数据波动的影响。     

基于政府参与的信息通信技术标准扩散模型研究

政府行为能够对信息通信技术标准扩散产生直接和间接的影响,能够显著的影响到信息通信技术标准的市场潜力.通过对Bass模型进行优化,引入政府非恒定影响系数并改变市场潜力m不可变的假设,建立政府参与下的信息通信技术标准扩散模型(GP模型).基于Bass模型和GP模型分别对政府在技术标准扩散中有显著作用的韩国CDMA扩散进行分析,并通过经济检验和统计检验比较Bass模型和GP模型,发现GP模型在有政府参与的技术标准扩散的市场潜力分析上优于原始的Bass模型,通过实证分析得出政府行为能够对ICT技术标准市场潜力产生积极影响进而加速扩散的结论.     

信息扩散模型及其海温序列插值应用

针对海洋观测资料中实际存在的数据缺损、零散等小样本问题,引入信息扩散原理,并通过遗传算法对其扩散系数的选取进行规范和改进,建立了遗传优化的新信息扩散模型,该模型通过对非规则、非对称的贫乏样本数据进行模糊化处理,可实现对其中蕴含信息的概率扩散。为验证新优化算法的可行性和有效性,选取美国国家环境预报中心和国家大气研究中心1982年1月至2011年10月间海温场月平均再分析资料作为样本数据,运用本文模型进行了多组不同样本容量的海温资料时间序列插值试验,并与传统的正态信息扩散模型和最优信息扩散模型进行对比分析。结果表明,新扩散模型在一定比例缺测的情况下能够较好地插补填充原海温时间序列,可为海洋稀疏数据的客观分析及应用提供参考。     

改进高斯烟团模型的多气体源泄露扩散模型

本文针对高斯烟团模型在多稳定气体源泄露扩散模型建立上的欠缺问题,提出多稳定气体源泄露扩散模型。根据气体源位置和环境风速信息,对坐标轴进行平移和旋转变换,构建变换后坐标和变换前坐标的数学转换公式,将多气体源的泄露扩散过程建模为多个高斯烟团的叠加过程,建立适用于预测多稳定气体源泄露扩散趋势的改进高斯烟团模型。最后,以研究多个氯气气体源泄漏扩散问题为例,基于改进高斯烟团模型,根据毒物浓度时间伤害准则对其泄漏后的危险区域进行划分。仿真实验结果表明,该模型具有较好的参考价值。     

赠送商品促销对创新产品市场扩散模型影响研究

本文从Bass基本模型不包括可以影响新产品扩散与销量的市场变量这个局限性出发,引入价格构建出了创新产品市场扩散的价格模型,在价格模型的基础上特别考虑到赠送商品促销对创新产品市场扩散的影响,进行了深入的分析,最后得出自己的结论。     

太阳电池生产用管式扩散炉的数值模拟——辐射模型的选择

以生产用晶硅电池管式扩散炉为研究对象,对其进行数学建模;使用四种常用辐射模型进行计算,并对计算结果进行比较;根据温度分布直方图的结果,认为DO辐射模型比其它辐射模型更适合于计算生产用晶硅管式扩散炉的内部热场。     

化学危险性气体泄漏扩散模拟及其影响因素

分析了描述易燃易爆及有毒有害气体泄漏扩散过程的数学模型,包括Gaussian模型、Gaussian轨迹烟云模型、BM模型、Sutton模型及FEM3模型。重点介绍了目前广泛使用的Gaussian模型及Gaussian轨迹烟云模型。针对事故泄漏扩散过程的复杂性,详细讨论了气象条件及地形条件对危险性物质泄漏扩散过程的影响,此外还对不确定参数的选取进行了探讨。     

一种改进偏微分方程扩散系数的图像去噪方法

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果,为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪。首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性,并对比了两个扩散系数的优点和缺点;在此基础上提出一个新的扩散系数,并应用到CLMC模型进行数值离散实验。实验结果表明,采用新的扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比要比P-M方程中所给出的两个扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比好。提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪。     

基于偏微分方程扩散系数的图像去噪研究*

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果;为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪.首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性;并对比了两个扩散系数的优点和缺点,在此基础上提出一个新的扩散系数;并应用到正则化P-M模型和四阶偏微分方程YK模型中进行数值离散实验.实验结果表明,采用新的扩散系数在正则化的P-M模型和YK模型的去噪效果教好,提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪.     

基于梯度和拉普拉斯算子的图像扩散变分模型

采用图像扩散的变分方法可以有效地设计边缘保持或增强的图像恢复模型。传统的模型往往基于图像强度的梯度,所得到的结果在本该光滑的区域具有明显的阶梯效应。为此,提出了基于梯度和拉普拉斯算子的图像扩散变分模型,以期实现在对图像进行噪声去除的同时,保持或增强图像的边缘,并消除单纯基于梯度模型导致图像光滑区域的阶梯效应。对变分模型中光滑项的设计,首先针对一维模型的分析得出基于梯度和拉普拉斯算子模型向前、后扩散的条件,然后将其推广到二维图像扩散,并在设计的有限差分方法基础上,对所提模型的有效性进行了实验验证,效果良好。     

适用于地毯编织图像处理的误差扩散改进算法

常规误差扩散方法会导致图像细节轮廓损失问题,为满足地毯编织图像处理中对图像细节处理的要求,本文提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法。该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息。仿真结果表明该算法能够更好地减少图像细节损失,保留图像细节信息,进而满足地毯编织图像处理的需要。     

基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪方法研究

综合纯各向异性扩散模型和四阶PDE模型在图像去噪中的特点,提出一种新的去噪模型——基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪模型.该模型克服了四阶PDE模型过多损失边缘信息和纯各向异性扩散模型在平滑区域产生阶梯效应的缺点,在有效去除噪声的同时,既抑制了阶梯效应,又很好地保持了图像的边缘和纹理细节信息.     

基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果.     

基于改进型P＆M模型算法的图像去噪

高斯滤波算法在去噪时能平滑图像,但是会破坏图像的边缘细节,而基于PDE的各向异性扩散的P＆M模型算法在去噪时能保留图像的边缘细节,但是会出现零散的斑点。结合两种算法的优点,通过对扩散系数进行改进,提出一种改进型P＆M模型算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声图像中的高斯白噪声和椒盐噪声,能够更好地保留图像的边缘细节,与高斯滤波算法和P＆M模型算法相比,改进型P＆M模型算法具有更好的去噪性能。     

基于结构张量扩散的改进PDE滤波算法

从扩散的角度分析了图像处理中传统热扩散和PM模型的不足,提出了一种各向异性的改进PDE滤波算法.该算法利用图像的结构张量信息和局部特征,自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散;而在图像边缘处,则只沿着切向扩散.实验结果表明,该算法具有良好的滤波性能,在滤波的同时可有效保护边缘细节,对灰度图像特别是医学图像,相对于传统方法,该算法可以获得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标.     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于边缘定向增强扩散模型的图像去噪

针对基于全变分(TV)的图像去噪模型,恢复图像存在阶梯现象(staircase)的缺点,提出了一个新的图像恢复的变分模型.定义了一个新的包含图像的边缘位置和方向信息的能量泛函,使得沿图像边缘的切线方向具有较强的平滑能力,而法线方向平滑较弱,可以较好的定位边缘.并且该模型能增强阶跃性边缘,防止因平滑造成的边缘模糊现象.试验结果表明:该模型可以部分的解决基于TV的变分模型中出现的阶梯现象,并且具有较好的去噪效果,而且它还能增强图像边缘并保持边缘的位置,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下,较其它方法提高大约1.0dB左右.