基于转角的简支梁初始抗弯刚度识别方法

为寻求较优方法识别简支梁初始抗弯刚度,根据"虚拟分割"的思想,首先将梁体分段,直接测试或间接得到预制梁在已知静力荷载作用下的分段截面处转角,通过建立转角与分段梁体抗弯刚度之间的关系式,反向求解各段梁体抗弯刚度值.利用有限元数值方法和试验数据验证了所提方法的正确性及有效性.采用矩阵条件数分别分析了梁体分段数量、作用力大小...     

Banach空间中含m-增生算子方程的迭代问题

采用带误差的Ishikawa迭代,研究了形如z∈Sx +λAx( λ0)的非线性算子方程的近似解问题.     

带混合误差的随机Ishikawa迭代程序

在一致光滑可分Banach空间中,针对随机强伪压缩算子T构建了带混合误差的随机Ishikawa迭代程序,并证明了在某些条件下,此随机迭代序列强收敛于T的一个随机不动点.     

一致光滑Banach空间中一类映像的收敛性

将Banach空间中Ishikawa型迭代格式的收敛性问题推广至带混合误差的Ishikawa型迭代格式的情形,所用的证明方法和技巧有所改进.     

基于MSE匹配法则的全零块判决算法

为提高编码效率,从运动估计匹配法则的特性分析出发,提出一种基于MSE匹配法则的全零块判决算法.在保持编码质量的前提下,推荐算法能够有效地提高运动估计的速度并减少DCT和量化的运算量.MPEG-4下的实验表明,改进的判决条件能够检测出高达92.6 %的全零块;推荐算法比常规算法最大能节省65.7 %的整体编码时间.     

Stokes特征值问题的一个新的Hermite型三角形混合有限元格式

给出了Stokes特征值问题的一个新的Hermite型三角形混合有限元格式,并得到了特征值的最优误差估计.     

智能健康住宅监护数据的分析方法

智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段,其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理.文中提出了以时序建模为基础的智能健康住宅监护数据分析方法.此方法由3个部分构成,包括模型辨识、模型更新以及基于模型的预报区间确定.模型阶数基于最终预报准则确定,使得模型能更好地符合观测数据.基于自适应滤波器算法的模型参数在线更新,能确保模型更好地描述监护数据的动态特性.根据建模结果,作前向30步预报,可确定预报区间.据此,可实现对监护数据中的平稳值、异常值以及状态变化3种特征模式的识别.通过应用PhysioNet中的3组数据集进行实验研究,发现文中方法的预报结果准确,能实现对智能健康住宅中连续监测数据的在线分析.     

编码-解码多尺度卷积神经网络人群计数方法

针对基于多列卷积神经网络的人群计数方法存在的多尺度特征信息丢失、融合不佳以及密度图质量不高等问题,提出了一种编码-解码结构的多尺度卷积神经网络人群计数方法。编码器采用多列卷积捕获多尺度特征,通过空洞空间金字塔池化扩大感受野并减少参数量,保留尺度特征和图像的上下文信息;解码器对编码器输出进行上采样,实现高层语义信息和编码器前端低层特征信息有效融合,从而提升了密度图的输出质量。为增强网络对计数的敏感性,在以往像素空间损失的基础上考虑了计数误差,提出了一种新型损失函数。采用Shanghai Tech、Mall以及自建数据集进行了对比实验,结果表明:与之前最优方法相比,所提方法在Shanghai Tech数据集Part_A部分的平均绝对误差和均方误差分别降低了8.3%和21.3%,Part_B部分分别降低了12.9%和12.0%,Mall数据集分别降低了15.1%和23.8%,自建数据集分别降低了13.5%和7.1%;在不同人群场景下,所提方法的人群计数准确性和鲁棒性均优于其他对比方法的。     

多种归一化方法对miRNA微阵列数据的作用分析及比较

通过MA图和箱线图比较归一化前后miRNA微阵列数据分布情况的变化,用K-S检验和均方误差来评估6种归一化方法的优良性.结果显示,对于miRNA微阵列数据而言,局部加权回归方法和分位数归一化方法比其它方法效果更好,其中又以局部加权回归方法的效果最佳.     

一类四阶半线性抛物型方程的有限差分方法

研究了一类四阶半线性抛物方程,对其提出有限差分格式,并进行收敛性分析,得到L^2范数下的误差估计。