算子权移位的强不可约性

讨论以可逆算子作为权序列的无穷重的算子权移位的强不可约性.这里给出了三个充分条件:设S是以{Wk}∞k=1(其中Wk∈L(H),k∈Z)为权序列的算子权移位.(1){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}n∞=1有界蕴含A=λI.(或A=λI Q,Q是严格上三角算子,λ∈C);(2){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}n∞=1有界蕴含σ(A)是单点集;(3){Wn-1Wn--11…W1-1AW1W2…Wn}∞n=1有界蕴含A是强不可约的.最后给出了利用上述条件判定S强不约性的例子.     

强间断多介质流的高精度伪弧长方法

考虑到双曲守恒律方程随着时间的发展,产生的解会包含强间断.伪弧长算法可以削弱方程的奇异性,因此结合伪弧长算法和高精度权基本无振荡格式发展了高阶伪弧长算法,有效提高计算求解的精度和分辨率.由于在变形的网格中直接构造高精度格式较为复杂,因此通过坐标变换将控制方程映射至正交均匀的弧长空间,然后在弧长空间中完成计算.结合Level Set技术和虚拟流体法界面处理,将算法拓展到多介质流的计算中,针对网格移动以后Level Set距离函数的插值,提出了三阶非守恒插值格式.计算结果表明,高精度伪弧长算法具有较高的收敛阶,可以有效降低间断处的数值震荡,提高间断分辨率.     

多模态磁共振成像在评估IB期宫颈癌大小及分期中的应用价值

目的:评价多模态磁共振成像(MRI),包括对比增强T1WI、平扫T2WI、扩散加权成像(DWI)、表观扩散系数(ADC)序列,在IB期宫颈癌病灶大小测量和分期中的应用价值.方法:回顾性分析76例经术后病理确诊为IB期宫颈癌患者的病例资料,所有患者术前行常规平扫、对比增强MRI和DWI检查,分别在各个序列图像上测量病灶的...     

基于加权损失函数的粘连白细胞分割算法

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类,在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数,使...     

双重加权朴素贝叶斯算法预测乳腺癌复发率

针对朴素贝叶斯算法在处理不平衡数据时准确率不高的问题,提出类权重和属性值权重相结合的双重加权朴素贝叶斯算法.双重加权可降低算法的属性独立假设对分类结果的影响,提升少数类对分类过程的作用.乳腺癌患者复发率预测结果表明,双重加权朴素贝叶斯算法相对于传统的朴素贝叶斯算法、属性值加权的朴素贝叶斯、K最近邻分类算法、支持向量机分...     

污水处理PPP项目收益风险云模型综合评价

为了准确评价污水处理PPP(public private partnership)项目收益风险,解决单一方法评价的局限性,提出了一种收益风险云模型综合评价模型.首先建立了污水处理P P P项目收益风险评价指标体系,并提出了改进FSE-SD二次加权模型,在风险指标传统主客观赋权的基础上,对风险指标进行二次加权得到最终权重...     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

ARIMA组合模型在地区降水量预测中的应用

传统的ARIMA模型和马尔科夫模型在降水量预测中具有一定的偏差和不稳定性,为此建立了基于加权马尔科夫链修正的ARIMA组合模型.阐述ARIMA模型,并讨论了加权马尔科夫链修正预测值的方法.在此基础上,构建出基于加权马尔科夫链修正的ARIMA组合模型,将其应用于地区降水量的预测中,并利用相关数据进行实证分析.将组合模型和...     

质量加权坐标系下水分子2种特殊振动模式的DVR计算

在质量加权坐标系下用离散变量表示(DVR)方案研究了H2O基电子态2种特殊振动模式的振动光谱.计算中应用多项式函数拟合从头算结果得到的内坐标系下的基态解析势能面,经坐标变换得到质量加权坐标系下的相应势能面.分子的哈密顿形式在质量加权坐标下给出.用H2O振动能级的计算验证算法的可行性,从而为二维多光子电离光电子能谱的模拟奠定理论基础.     

一类多线性奇异积分算子的加权不等式

利用Fefferman-Stein不等式及A∞权函数的性质,得到了一类核满足Dini型条件的多线性奇异积分算子的Sharp估计和关于任意权函数的加权不等式.