基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测

基于天猫"双十一"包裹量增长呈"S"形和连续动态变化的特性,对"双十一"包裹量进行预测;首先将天猫历年"双十一"包裹量划分成几个连续区间,然后通过信息分解法对连续区间灰数进行白化处理,将区间灰数分解成白部序列和灰部序列,最后建立基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst预测模型;经误差检验分析,该模型预测结果精度较高,可以作为天猫平台第三方物流企业对物流资源进行合理、有效调配的依据。     

基于解释结构模型的智慧城市建筑信息模型运维管理应用影响因素分析

现今智慧城市大力推广的情景下,相比传统的建造和运维手段,建筑信息模型（BIM）技术更适合作为建筑项目全过程智慧化管理的重要基础,解决项目管理建设中容易出现的管理不当、信息紊乱、难以发挥信息资源合理利用等问题。本文通过相关文献研究和查询相关报告,提取出10个影响因素,基于此采用解释结构模型技术（Interpretative Structural Modeling,ISM）搭建智慧城市背景下BIM运维管理应用影响因素的结构模型,根据结构模型对影响因素进行解释和分析,得出各影响因素之间的联系。该研究对BIM应用提供了理论依据,支持多方BIM相关人员针对不同使用情况来做出及时和明智的决策。     

铀矿排风井周边地表大气氡致辐射效应的数值模拟

为了指导铀矿排风井周边地表环境的辐射防护设计,基于放射性气态流出物大气扩散的高斯烟羽模型,建立了铀矿排风井周边地表年均氡浓度以及公众个人年有效剂量的数学计算模型,研究了排风井气态流出物初始氡浓度、排风风量和源强对排风井周边地表1 km范围内年均氡浓度以及公众个人年有效剂量分布的影响.结果表明,在其他参数不变的情况下,年均氡浓度和公众个人年有效剂量的最大值随气态流出物初始氡浓度的增加而增大,随排风风量的增加而减小;最大值离井口的距离和氡致辐射的影响范围随初始氡浓度的增加而增大,随排风风量的增加而减小;相同源强下,最大值随气态流出物的初始氡浓度增加而增大,随排风风量的增大而减小;最大值离井口的距离随排风风量的增加而增大.最后,根据所得结论提出铀矿排风井周边的辐射防护建议.     

信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址研究

针对存在失效风险的设施选址问题,构建了信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址模型.该模型既反映了信息缺失下顾客访问设施方式的变化,又在预算有限的情况下考虑了设施优化布局方案.针对构建模型的特性,基于拉格朗日松弛算法,提出了定制的启发式求解算法.基于京津冀区域的实际数据,构建了一系列的算例,对选址模型的性能和参数进行深入分析研究.研究结果表明:采用拉格朗日松弛算法求解该模型可以获得合理的物流设施选址方案.通过灵敏度分析,探讨了模型参数对物流设施选址成本的影响.     

采用传播图论建模方法的Massive MIMO室内场景传播特性

大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强.     

轨枕空吊对桥上有砟轨道结构动力响应的影响

基于车辆-轨道耦合动力学理论,将轨枕下部的有砟轨道考虑为弹簧-阻尼系统,假设该弹簧-阻尼系统失效来模拟轨枕空吊状态,建立含轨枕空吊的有砟轨道-桥梁耦合模型.采用Newmark直接积分法求解车辆-轨道-桥梁耦合动力学方程,计算列车通过时轨枕正常状态和空吊状态下轨道结构的位移和加速度,同时对空吊轨枕出现的数量及纵向分布位置对轨道结构动力特性的影响进行分析.对轨枕无空吊状态、单根空吊状态、连续2根空吊和间隔2根轨枕空吊4种工况下轨道结构的动力响应进行分析.研究结果表明:连续2根轨枕空吊影响下轨道响应显著大于其他3种工况,间隔2根轨枕空吊的影响略大于单根轨枕空吊的影响,但差别较小;轨枕空吊对有砟轨道结构动力影响范围沿轨道纵向不超过2跨轨枕间距;随着列车运行速度的增加,轨枕空吊影响下轨道结构位移变化较小,加速度则明显加大,基本呈线性增长.     

一道考研数学试题的多种解法

发散思维是创新思维的最主要特点,一题多解能够培养学生的发散思维能力。利用凑微分法、分部积分法、换元法等给出了2018年全国硕士研究生入学考试一道数学试题的6种解法。以此引导学生深入地探索问题,培养学生的创造性思维能力。     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.