飞行签派员执照计算机化考核网络系统设计

对民航飞行签派员执照考试计算机化网络系统的结构和功能设计进行了研究。该系统采用资源管理层、应用服务器层和表示层3层体系结构，网络通信采用TCP／IP网络协议，应用层通信协议采用自己定义的二进制数据包协议，程序设计采用Delphi语言，使用ClOD。该系统框架包括考试管理子系统、考试服务器子系统、考生考试子系统和考生自测子系统。     

植物化控在果树生产中的主要应用

本文综述了植物化控对果树的生长发育、开花结实、果实品质、休眠等方面的影响及应用现状,并简要介绍了植物生长调节剂在果树栽培中的残毒问题。     

灰色斜率关联度的改进

研究了单指标数据序列的几种无量纲化变换及其性质，提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型，改进后的关联度能够反映序列的正、负相关关系，并且对原始序列进行无量纲化变换处理时不影响关联系数及关联度的值，还研究了改进的关联度及关联系数的性质。该方法充分利用了序列各时点的信息及正、负相关性，所得关联分析结果较为客观可靠，并且易于在计算机上实现。     

论莫言八九十年代小说欲望化的都市叙事

当莫言按照传统的价值观念和审美标准来审视都市现实生活的时候,欲望化的都市景观所呈现的灯红酒绿、声色犬马的形貌和异化的人性给他留下了刻骨铭心的印象。所以,他对都市景观的欲望化叙事就从最基本的人性——"色"和"食"作为切入点,色欲化的都市景观的纵情展露和都市食欲化的泛滥的精致描摹建构起他的独具特色的都市风景线。当然,莫言比较偏执的乡村文化价值观念也在某种程度上遮蔽了欲望化都市的文明形态和现代意识,使都市叙事呈现出斑驳陆离的多色调的景观。     

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。     

“和差化积”在抽象矩阵运算中的应用

抽象矩阵的运算是线性代数考研题中常见的一种题型,但由于抽象矩阵的具体元素未知,所以只能综合运用矩阵的性质来计算。在矩阵乘积的运算中,|AB|=|A||B|,(AB)-1=B-1A-1等性质可以大大简化运算。但在矩阵的和差运算中,由于|A B||A||B|,(A B)-1 A-1 B-1,因此必须把和差转化为乘积,即"和差化积",从两个方面说明"和差化积"的应用。     

基于多源数据的河南省GDP空间化

随着社会经济的快速发展,以县区为单位统计的GDP数据不能客观反映县级内部地区的经济差异,对GDP 统计数据进行空间化是解决该问题的手段之一.本文以河南省为例,在GIS平台下采用分产业建模方式,结合土地利用 数据、人口数据、DMSP/OLS数据、GDP统计数据,利用相关分析和回归分析的方法,实现GDP的空间化.结果表明,第 一产业与土地利用类型有密切的线性关系;第二、三产业之和与人口数据、DMSP/OLS数据都有很好的相关性,将人口 数据与DMSP/OLS数据相结合构建的综合因子与GDP2,3之间的相关性更好,相关系数为0.949,R2 为0.901.利用综合 因子与第二、三产业GDP数据回归建模,可以提高第二、三产业空间化的精度.验证结果显示乡镇尺度模拟值与统计值 之间的平均相对误差为10.34%,本研究的模型具有较高的精度.空间化后的GDP的密度图能够反映地区内部的经济情 况,对研究该地区的经济空间差异有一定的价值.      

面向自然灾害风险分析的房屋价值空间化研究:以北京市为例

房屋价值空间化研究是自然灾害风险评估中暴露性评估重要组成部分,但基于行政单元的房屋统计数据无法与致灾因子的影响范围在空间上精确匹配.为弥补现有统计数据的上述缺陷,本文以北京市为例,提出一种便捷、可靠的房屋价值空间化模拟方法.首先,以GIS平台为支撑,以人类居住层数据(GHS-BUILD)为房屋的空间分布范围;然后用2010年LandScan人口密度的空间分布表征房屋建筑面积的空间差异性;最后将2015年北京市各区县房屋建筑面积统计数据展布至38m分辨率的空间栅格单元上,利用2km×2km的样区调查数据对模拟结果进行精度检验.结果表明:人口集中的城镇区模拟的平均相对误差为-12%,乡村地区模拟的平均相对误差为-63%,较均匀分布法有所改进.根据重置成本计算各功能区房屋价值,与地震危险性分布图的叠加分析表明,本方法可以有效解决地震灾害暴露性分析中统计数据空间不匹配的问题,对于提高灾害风险评估精度及灾后快速损失评估具有重要意义.同时,我国其他城市也具备本方法所需所有数据,可以应用此方法进行自然灾害房屋价值暴露性分析.     

基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法

提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法.推导基于负荷电流的网损计算近似公式以估计开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量置信区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。