基于GIS的区域人口统计数据空间化——以重庆都市区为例 (三峡地区资源环境生态研究)

人口分布空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。本文基于2009年重庆市的人口统计数据,以居民点为指示因子,使用GIS空间分析与统计学分析方法分析居民点分布与影响因子之间的相关性,相关性分别为-0.608、-0.902、0.94、0.994、0.952、0.995、0.957。利用居民点缓冲区的概念,用因子分析法得到海拔高度、土地利用、道路交通及河流水系4个因子对人口分布的影响权重,分别为0.726 75、0.000 6、0.026 7及0.248 0,然后通过数据融合实现研究区人口统计数据的空间化。结果表明,通过数据融合产生的人口密度与各区县实际平均人口密度的相关系数大于0.85。最终生成的栅格人口密度数据在一定程度上反映了研究区内部人口分布的空间化。     

产品消费的更新回报模型及应用

本文将更新回报理论应用到产品消费中。产品价格的确定不仅仅取决于生产的成本，还应包含服务成本。本文运用更新回报理论，建立了产品消费的更新回报模型。该模型表明：只有降低成本，提高产品的质量，延长产品的寿命，制定合适的更新策略，才能保障厂商获得合理的利润。通过计算获得了一定条件下消费者的长期平均费用：*和厂商的期望利润：*，并举例进行了实证分析。(注：*表示公式，见正文)
     

具有学习效应的重新排序问题(运筹学与控制论)

重新排序问题是一种新型的排序模型,它有着重要的实际应用背景。生产部门根据自己的生产计划或是由客户提出的要求,在生产前一定时期内事先有一个作业方案,将已有的任务或订单按照某一规则安排好,使某一目标值最优。但是在即将开始生产之前或在生产过程中又有新的客户订单或任务到达。这时就要把新的任务和原有的还未加工的任务一起加工。为了不失信于对原客户的承诺或不耽误原任务的完成,这就要求在原有的工件或任务的次序不至于打乱得过多的前提下,使得总的目标函数值达到最优。本文考虑学习效应作用下的最小化总完工时间的重新排序问题,其中工件的加工时间是其所在序列加工位置有关的函数。对于最大序列错位、总序列错位和最大时间错位下的最小化总完工时间问题均给出了多项式时间算法,对于总时间错位下的最小化总完工时间问题提出了动态规划算法,并证明这个算法是拟多项式时间的。     

基于图像形态学的汉字细化算法

在手写体汉字识别及特征提取过程中，汉字的快速细化是一个很重要的过程．采用并行算法，利用图像形态变换可以很方便地实现这个目标。本文描述了利用图像形态变换和形态细变换，实现手写体汉字较好细化的结果．     

光弹性法和焦散线法研究联结零件接触应力

采用经典的三维光弹性实验技术和新兴的焦散线实验方法，分别研究了螺栓联结件的三维接触应力及其接触影响区域。所得实验结果为汽缸盖接触联结系统的设计、机械螺栓联结零件的有限元计算及其可靠性分析，提供了实验依据，并开拓了焦散线法实验的应用范围。     

基于SVD的二次型距离相似索引层次算法

大容量多媒体数据库的基于内容相似性的检索本质上是高维特征空间中一定距离函数的 K近邻问题。对适合人类视觉的二次型距离函数 ,即使采用相似索引 ,当特征空间维数较高时检索仍不能保证实时性。为了解决此问题 ,提出基于 SVD(Singular Value Decomposition)的二次型距离相似索引层次算法 ,先以相似索引为基础在主导特征的子空间上进行代价低的近似检索 ,再对过滤结果在高维特征空间中进行线性的精确检索。实验证明 :该方法具有正确性、有效性和实时性     

Real time monitoring of nucleic acids ligation based on molecular beacon

The replication, ligation and repair of nucleic acids are essential life processes that based the survival, pro-creation and evolution of creatures. These interactions involving proteins (enzymes) and nucleic acids have fas-cinated great interest of scientists[1]. The nucleic acids ligation has been revealed that it is catalyzed by ligase and co-enzyme (ATP or NAD)[2—4]. Along with in-depth re-search, the nucleic acids ligation becomes a significant and common tool employed in bioengineerin…     

基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像质量评价

提出一种基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像全参考质量评价方法。正交矩在图像处理和模式识别方面有很重要的作用,低阶矩可以从图像的分块中提取重要特征,这些特征通过计算两幅图像间相对矩误差得到,这种差异的大小更能体现出失真图像块相对原始图像块的失真大小,所以能更好的描述图像的质量。利用Gaussian-Hermite矩在一些公开的数据库中对提出的方法进行验证,实验结果和对比表明所提出的方法具有很好的效果。