基本解法求解Signorini问题

将基本解法与投影迭代算法相结合求解Signorini问题,引入投影迭代算子将边界不等式约束转化为不动点方程,并采用一种新的投影迭代格式.在迭代过程中,采用基本解法只需要构造一次系数矩阵,从而使得数值计算变得简单且有效.最后,算例的数值结果表明了基本解方法比边界元方法收敛速度快,耗费时间少,精度更高.     

多属性融合评级的Mashup服务推荐算法

传统的Mashup服务推荐是基于关键字的检索方法,对于所推荐API服务的社会和功能属性利用较少,不利于全面评价所推荐API的适用度,对此提出一种多属性融合评级的Mashup服务推荐算法.首先,利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息,并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式,以此作为研究分析的数据集.其次,融入API服务的社会和功能等多属性对API模型进行扩充,并采用多属性相似度加权融合的方式对候选API的适用度进行评价,以此作为API服务推荐的依据.实验结果表明,多属性融合评级Mashup服务推荐算法具有更高的正确率和更快的运算时间,是可行有效的.     

响应面法优化超临界CO_2流体萃取红橘种子油

以红橘种子为原料,研究了萃取时间,萃取压力,萃取温度,CO_2流量4因素对萃取红橘籽油得率的影响,以期获得超临界CO_2流体萃取红橘种子油的最佳工艺.经响应面分析方法,确定了超临界CO_2流体萃取柑橘种子油的最佳工艺实际操作条件:萃取压力27MPa,萃取温度46℃,CO_2流量33L/h,萃取时间2.3h,在此条件下红橘种子油得率为31.90%.所得油脂色泽金黄,透明澄清,且符合食用植物油的常规理化标准.     

重庆地区“5.30”暴雨过程的数值模拟及诊断分析

利用WRF(Weather Research Forecast)中尺度数值模式模拟了2004年5月29日20时至30日20时发生在重庆及周边地区的暴雨过程,使用模式输出的高分辨率资料从动力角度对这次暴雨过程进行了诊断分析.结果表明:WRF模式较成功地模拟出了本次大气降水的演变过程,可为暴雨预报和物理诊断提供参考;模拟诊断表明在预报业务中使用螺旋度、非地转湿Q矢量和等位温面图的流线分析等可能会提高预报效果.     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

新疆沙漠化敏感性评价研究

以新疆为研究对象,采用复合气候因子、坡度、植被退化指数和土壤类型为评价指标,将研究区分为极敏感、高度敏感、中等敏感和一般敏感4个等级.结果表明:新疆整体沙漠化敏感性强.沙漠化敏感区域占总面积的54.70%,其中极敏感区域面积为21.96万km2,占总面积的13.23%,高度敏感区域面积32.92万km2,占总面积的19.83%;从沙漠化敏感性的空间分布来看,沙漠化敏感性区域主要分布在环塔里木盆地和亚欧大陆桥铁路沿线,新疆绿洲大部分处于沙漠化极敏感性状态下,绿洲安全受到沙漠化的严重威胁.     

三峡库区紫色土不同成土母质Cu,Zn污染评价

以三峡库区核心区重庆市不同区县紫色土3种发育母质的为研究对象,研究了表层土壤重金属Cu、Zn的含量,并对土壤重金属含量随时间变化趋势进行分析.结果表明,供试的三峡库区核心区暗紫泥、灰棕紫泥和红棕紫泥3种成土母质紫色土全Cu含量为25.0~36.9mg/kg,平均含量为30.5mg/kg,其中暗紫泥和红棕紫泥土属的全Cu含量则超过紫色土全Cu含量背景值;3种成土母质紫色土的全Zn含量为73.9~75.9mg/kg,平均含量为75.1mg/kg,低于全国紫色土全Zn平均值.暗紫泥、灰棕紫泥和红棕紫泥3种土属的土壤全Cu含量高低次序与其全Zn含量的大小顺序相同,这表明紫色土的成土母质仍是土壤全Cu、全Zn含量的主要因素.土壤有效Cu含量顺序依次为暗紫泥,红棕紫泥和灰棕紫泥;有效Zn含量大小次序为暗紫泥,灰棕紫泥和红棕紫泥;3种紫色土的有效态Cu、Zn含量都比重庆市紫色土重金属背景值要高,这说明在近30年的人类活动影响下,3种母质发育紫色土表层有效态Cu、Zn都有累积现象.以重庆市紫色土重金属背景值作为评价标准,暗紫泥、灰棕紫泥和红棕紫泥的内梅罗综合指数分别为0.85,1.74和1.86,表明灰棕紫泥和红棕紫泥土属的紫色土Cu、Zn含量达到了轻度污染,暗紫泥土属紫色土Cu、Zn含量已经达到污染警戒线,但未达到土壤发生Cu、Zn重金属污染程度.     

基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法

提出了基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法.首先引入Forstner算子对特征点进行精确提取;随后计算每个特征点对应的锐度值,从而构造局部锐度分布模型,生成低维度的特征描述子;接着引入归一化互相匹配策略(Normalized Cross Correlation,NCC),完成特征点的匹配,增强算法的鲁棒性;最后基于核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)技术,建立归一化距离函数,对匹配特征点进行提纯,剔除误匹配点.仿真实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,本文算法不仅具有较高的匹配精度及较强的鲁棒性,而且还具有较高的匹配效率.     

有向图的有向圈长分布

阶为v的有向图D的有向圈长分布是序列(c_1,c_2,…,c_v),其中C_i是D中长为i的有向圈的数目。设0≤x_i≤v-i-1,证明了存在v个顶点的有向图D,使D的有向圈长分布为(0,0,x_1,x_2,…,x_(v-3),1),并且给出了具有有向圈长分布为(0,0,x_1,x_2,…,x_(v-3),1)的有向图的最大可能的弧数以及具有有向圈长分布为(0,0,k,k,…,k,k-1,…,3,2,1)(其中1≤k≤v-2)的有向图的最小可能弧数的上界。     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.