学位论文管理系统的分析与实现

文章采用ASP.NET、DC、XML等技术手段,通过实现对学位论文数据的追加、删除、更新、检索、排序等功能,构建起一个学位论文管理系统。该系统对实现学位论文的集中管理和开发利用具有重要意义。     

次分数布朗运动环境下后定选择权定价

为描述分数布朗运动难以描述的股价收益率变化非平稳的金融市场,假定股票价格服从次分数布朗运动,借助次分数随机分析理论和保险精算方法,得到了后定选择权定价公式.并通过分析期权价格灵敏度,说明各参数对期权价格有着不同的影响,另外给出了相应数值算例,表明金融市场不同的分形结构对期权价格有显著的影响.     

新型Action泛型机制在PAR平台中的实现和应用研究

在软件开发过程中,开发语言中的泛型机制能够显著提高软件开发的效率和软件可靠性,但现有高级语言中一般只有类型和子程序(如过程、函数和方法等)作参数,限制了泛型机制的应用.该文对新型泛型机制进行深入探索,着重研究以action作为参数的泛型机制.在Apla→Java程序自动生成系统中实现了将Web服务作为Apla语言中的action参数的泛型机制,完善了Apla语言中的泛型安全的约束机制,成功地将新型泛型机制应用于PAR平台中.     

一种元-卷积网络和持续学习融合的洞库类目标识别方法

洞库类目标是高价值识别目标,针对洞库类目标样本数据难以获得、样本内部数据相似度较高、人工设计识别特征方法局限性较大、普通深度网络需要海量数据等问题,提出了结合元学习和深度卷积网络的元-卷积网络(MCNN),并融合持续学习理论的洞库类目标识别方法(MCNN-LLS).首先结合深度卷积网络、元学习的理论建立元-卷积网络,该网络可利用旧知识指导新知识的训练,利用小样本数据即可训练得到识别能力较高的深度洞库模型;然后融合持续学习理论,建立持续学习系统(LLS),设计专家审核模型判别深度洞库模型的识别结果,并引入潜在任务、模型异步更新等方法,达到模型持续学习、持续更新的效果.实验表明,本文方法所需样本数量少,对洞库类目标识别准确率高,且识别能力可随识别过程中新数据的积累逐步提高.     

全球月平均蒸发数据在流域径流模拟中的适用性

利用分布式水文模型CREST对淮河史灌河流域梅山水库1978-1987年的入库径流过程进行了参数自动率定和验证,对比分析了实测蒸发数据与全球月平均蒸发数据对径流模拟结果的影响程度,同时进行了蒸发影响效果的误差对比实验.结果表明,采用全球月平均蒸发数据来驱动模型,替代模型运行中所需的实测蒸发数据,具有较好的模拟效果,同时...     

矩阵Hadamard乘积的一些性质

研究了矩阵Hadamard乘积的元素和的性质,得到一系列新的结果.发现两个矩阵不同,是因为它们之间存在夹角和大小的差异.找到了矩阵垂直的充要条件,矩阵Hadamard乘积的元素和与此矩阵的行列式的关系。     

PRNet:渐进式消减不确定区域的息肉分割网络

由于息肉图像的自动分割病灶区域大小不一和边界模糊,从而导致分割精度较低.针对这两个问题,本文提出先定位后逐步精细的渐进式消减网络（Progressive Reduction Network,PRNet）.该网络采用Res2Net提取病灶区域特征,利用多尺度跨级融合模块将注意融合机制与跨级特征结合,有效应对病灶区域多尺度问题,提升定位准确度.在自上而下恢复图像分辨率的过程中,引入不确定区域处理模块和多尺度上下文感知模块.前者通过设定递减的阈值逐步挖掘息肉边缘信息,增强边缘细节特征的识别能力;后者则进一步探索病灶区域周围潜在的上下文语义,提升模型的整体表征能力.此外,本算法还设计了一个简单的特征过滤模块,用于筛选编码器特征中的有效信息.在Kvasir-SEG、CVC-Clinic和ETIS数据集上的实验结果表明,所提算法的Dice系数分别达到了92.09%、93.05%和74.19%,优于现有的息肉分割算法,展示出了较好的鲁棒性和泛化性.     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

柔性飘带长度对Ahmed模型气动阻力的影响

为降低汽车行驶过程中的气动阻力,以尾部倾角为25°的Ahmed类车体模型为研究对象,提出在其尾部垂直面下边缘添加不同长度柔性飘带的控制方法,采用格子玻尔兹曼方法与有限元分析相结合的流固耦合计算方法,探讨了柔性飘带长度对汽车气动阻力的影响。首先对汽车模型进行格子尺度优化,得到模型的空气阻力系数;然后研究了柔性飘带对汽车气动阻力的影响;最后对模型尾部流场、柔性飘带附近流场以及模型尾部表面压力系数进行了分析。仿真结果表明：在模型尾部添加适当长度的柔性飘带,改善了尾流结构,提升了尾部表面压力,减小了车体的压差阻力,减阻率最高为12.25%。     

基于技术接受模型的生态驾驶诱导辅助系统认知接受度

融合技术接受模型和信息系统成功模型框架,设计了李克特7级量表问卷,探究了不同驾驶场景下驾驶员对生态驾驶诱导辅助系统的使用意愿和对诱导信息的认知偏好。研究表明,驾驶员倾向于接受以语音形式警示非生态驾驶行为的诱导信息类型。在城市道路上,提高诱导辅助系统的感知有用性和感知易用性有助于提高驾驶员对系统的接受度。在城市快速路上,诱导辅助系统的感知有用性和感知易用性仅对高峰场景下的驾驶员使用意愿有显著正向影响,平峰场景下影响驾驶员使用意愿的具体因素仍需在未来诱导实验中深入探究。