赴西安旅游的韩国游客的旅游偏好研究

旅游偏好的研究对旅游市场拓展和旅游资源开发具有重要的指导意义．以实际的问卷调研数据为基础，采用多维关联的频繁项集规则和计算机数据库统计等方法对调研数据进行分析，研究赴西安旅游的韩国游客的基本特征以及旅游资源偏好、旅游商品偏好和旅游娱乐项目偏好等．     

类Kerr介质中双模SU(1,1)相干态场与四能级原子相互作用中的场熵演化

利用类Kerr介质中双模SU(1，1)相干态场与四能级原子相互作用系统的态函数导出了场熵的计算公式，研究了Kerr效应和初始光场强度对场熵演化的影响。     

三台多模激光强度的混沌同步

对空间耦合的三台多模激光阵列的动力学行为进行了理论分析．当系统的泵浦受到调制时，在一定的参数范围内，第一台激光和第三台激光输出的总强度之间会出现很好的混沌同步，两台激光的对应模式之间也出现相应的混沌同步，但不同模式之间则是完全的混沌状态，而第一台、第三台激光与第二台激光的输出强度之间则没有混沌同步现象出现．每台激光的各个模式强度之间存在模式竞争现象，通过李雅普诺夫指数也可以看出系统处于混沌状态，     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

三态叠加多模Schrdinger-cat态纠缠光场的不等幂次高次差压缩

引入了由多模复共轭相干态、多模复共轭虚相干态和多模真空态的线性叠加所组成的三态叠加多模Schr dinger-cat态纠缠光场,利用多模压缩态理论研究了这种光场的广义非线性不等幂次高次差压缩特性。结果发现:①真空场对此猫态光场的不等幂次高次差压缩效应没有影响;②在一定条件下,此猫态光场的两个正交相位分量可分别呈现出不等幂次高次差压缩效应;而在另外的条件下,此猫态光场的两个正交相位分量则可同时出现上述的不等幂次高次差压缩效应。     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

三自由度直升机多模型LQR控制方法

针对三自由度直升机模型,为实现快速准确的跟踪控制,在现有线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulafor,LQR)最优控制理论的基础上,利用多模型切换控制的思想,建立多个模型,设计多模型LQR控制器,选择最贴近当前状态的模型,并将其所对应的控制量作用于直升机模型。MATLAB仿真及实物控制结果显示,控制响应时间缩短,跟踪误差减小,表明该方法是有效的,可以提高跟踪控制的快速性和准确性。     

SwiftArray: Accelerating Queries on Multidimensional Arrays

Scientific instruments and simulation programs are generating large amounts of multidimensional array data.Queries with value and dimension subsetting conditions are commonly used by scientists to find useful information from big array data,and data storage and indexing methods play an important role in supporting queries on multidimensional array data efficiently.In this paper,we propose SwiftArray,a new storage layout with indexing techniques to accelerate queries with value and dimension subsetting conditions.In SwiftArray,the multidimensional array is divided into blocks and each block stores sorted values.Blocks are placed in the order of a Hilbert space-filling curve to improve data locality for dimension subsetting queries.We propose a 2-D-Bin method to build an index for the blocks’value ranges,which is an efficient way to avoid accessing unnecessary blocks for value subsetting queries.Our evaluations show that SwiftArray surpasses the NetCDF-4 format and FastBit indexing technique for queries on multidimensional arrays.