基于混合统计模型的DNA序列压缩算法

基于专家模型算法(XM算法)原理和有限上下文混合统计模型估计DNA序列每一个符号的概率,提出一种基于混合统计模型的DNA序列压缩算法.将采用混合统计模型计算出的概率估计应用于算术编码中,对标准DNA序列集的符号位进行压缩编码.实验结果表明,文中提出的混合统计模型能得到比原有限上下文模型更好的压缩效果,且能比其他经典DNA序列压缩算法产生更大的压缩率,弥补基于统计信息的当前较先进的XM算法用于标准DNA序列集时一些数据的不足,但对高通量DNA系列的压缩效果有待提高.     

带橡胶球铰的车用推力杆稳定性分析

车用推力杆在极限承载下会发生忽然弯曲而导致结构失稳破坏,影响车辆运行安全.本文对车用推力杆的稳定性进行了分析,建立了带橡胶球铰的失稳临界载荷数学模型,通过对推力杆屈曲模态的分析,进一步验证了该模型的可行性.由于考虑了球铰弹性支撑的作用,该计算方法更具有指导意义和工程价值.     

热激发态下介观压电石英晶体的量子涨落

利用阻尼谐振子量子化方法,将介观压电石英晶体等效电路量子化,根据热场动力学(TFD)理论,研究了介观压电石英晶体在热激发态下电流和电压的量子涨落.结果表明介观压电石英晶体中存在电流电压的量子涨落,量子涨落不仅和石英晶体等效电路的固有参数有关,而且还和激发量子数、压缩态的压缩度、压缩角及环境温度有关,且随温度的升高而增大,随时间按指数规律而衰减.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

游程长度编码算法的研究

游程长度编码非常简单,编码、解码速度快,应用广泛。本文主要介绍了游程长度编码的原理和实现技术,对游程长度编码技术做了较为全面地研究,包括游程压缩模型、数据压缩、解压缩过程,并给出了流程图和相应的程序。     

一阶非线性中立型时滞微分方程的非振动解

利用Banach压缩映象原理,研究下列一阶非线性中立型时滞微分方程d/（dt）[x（t）]＋c（t）x（t-τ1）＋d（t）x（t-τ2）]＋h（t）f（t,x（t-σ1（t））,x（t-σ2（t））,…,x（t-σk（t）））=g（t）的非振动解的存在性,并获得了相应非振动解的迭代逼近序列.     

一种改进的Apriori算法的研究

针对关联规则挖掘中Apriori算法的不足,提出了一种改进算法。该算法使用完美哈希函数,优化的事务压缩技术,分组查询计数和直接产生候选项集的技术来挖掘频繁项集,从而提高了算法效率。最后,通过对两种算法进行性能比较,验证了改进算法的优越性。     

宽带压缩真空下运动梯形三能级原子的稳态布居

本文主要研究了宽带压缩真空下,激光场驱动的梯形三能级原子的稳态布居.我们从系统的哈密顿量出发,利用波恩—马尔科夫近似,推导出了主方程,进而得到原子的光学布洛赫方程.对这个方程我们用数值计算的方法得出了其稳态解,通过图示法详细讨论了粒子布居iσi随拉比频率ε、双光子失谐Δ、相位、光场的平均粒子数N等参量的变化情况.     

采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。     

实际机组低压转子-轴承系统非线性动力学

采用有限元法建立200MW汽轮发电机组低压段转子—轴承系统非线性动力学方程,采用固定界面模态综合法对其进行降维计算,使系统由原来的112个自由度降为现在的8个自由度,从而显著提高了数值计算分析的效率.采用Runge-Kutta法对降维后的系统进行多种计算,模拟了200MW汽轮发电机组低压段转子—轴承系统在固定转速下随各个结构参数变化时的动力学行为,主要分析了转子的润滑油黏度、偏心距、轴承长径比、和间隙比对系统前轴承失稳转速的影响.同时利用Flo- quet理论比较准确的分析了系统运动状态和分岔类型.