基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法

对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模型还是机会约束模型,在已知动态流量矩阵统计特性的情况下,基于流分析的链路权值调整方法都能在只改变利用率最大的链路的权值时,依然保证网络失效后流量基本均衡.     

基于深度学习的智能学习资源推荐算法

为了提高资源推荐性能,采用广义回归神经网络完成资源推荐。首先,提取推荐系统的用户和资源特征,选择两者的特征差异值之和作为推荐系统目标函数,然后构建广义回归神经网络(Generalized regression neural network, GRNN)资源推荐模型。考虑到GRNN训练效果对平滑因子和核函数中心的依赖性强的特点,引入差分进化(Differential evolution, DE)算法对GRNN的平滑因子和核函数中心偏移因子进行优化求解：选择最小特征差异值求解函数作为DE算法适应度函数,通过DE算法的多次交叉、变异和选择操作,获得最优平滑因子和偏移因子。最后采用优化后的平滑因子和偏移因子进行GRNN资源推荐,生成特征差异较小的候选资源序列作为资源推荐序列。试验证明,选择合理的DE算法交叉速率和差分缩放因子,能够获得较好的平滑因子和偏移因子,GRNN也能够获得更好的推荐效果。和常用资源推荐算法比较,对于3种不同的训练样本,该文算法能够获得更优的资源推荐准确率,且RMSE值较低。     

稻鸭共育体系多因素正交旋转回归试验研究

以水稻种植密度、纯N量、放鸭数3个因子,设置5个水平组成正交旋转回归试验,试验数据分析显示,3个因子对水稻产量影响显著,影响的大小顺序是放鸭数>纯N量>密度,而且密度与纯N量的交互作用明显,纯N量与放鸭数之间的交互作用明显,都达到显著水平.通过方程模拟选优得出,密度在18万~25.5万株/hm2之间、纯N量在72.9~131.85 kg/hm2之间、放鸭数取225~360只/hm2之间,水稻单产可达到较高水平.     

关于Hadamard矩阵结构特点之分析

从具体结构上对Hadamard矩阵作出较为详细的分析,进而得到若干有利于更具体地把握其结构特点的结论.     

导电高分子聚苯胺载铂电极的交流阻抗测定

利用循环伏安方法电聚合导电高分子聚苯胺.用于在直接甲醇燃料电池电极中负载催化剂Pt.聚苯胺载Pt电极(Pt/PAni/C)的制备,提高了Pt的分散度,增加了Pt在电催化体系中的利用率.交流阻抗测试结果表明:Pt/PAni/C与直接碳载Pt电极(Pt/C)相比,电化学反应电阻减小,催化活性增高.通过比较Pt/PAni/C与Pt/C对甲醇的电催化氧化活性可知,Pt/PAni/C电极催化氧化甲醇的最大电流为50.7mA/cm2,是Pt/C电极最大氧化电流(7.6mA/cm2)的6.67倍.     

2*2上三角算子矩阵的左(右)Browder谱

设X,Y是复的Banach空间,在一个上三角算子矩阵Mc=A C0 B∈B(XY)中,A∈B(X),B∈B(Y)是事先给定的,对于任意的C∈B(Y,X),Mc的左(右)Browder谱:lσb(Mc)={λ∈C:Mc)-λB (XY)},B (XY)={T∈Φ (XY):asc(T)<∞},(rσb(Mc)={λ∈C:Mc)-λ■B-(XY)},B-(XY)={T∈Φ-(XY):des(T)<∞}).文中得到lσb(Mc)(rσb(Mc))与lσb(A)∪lσb(B)|rσb(A)∪rσb(B))之间存在有趣的填洞现象,即σ*(A)∪σ*(B)=σ*(Mc)∪W.其中,W是σ*(Mc)的某些洞的并σ*∈{lσb,rσb},并找出洞W的具体位置.     

麦糟水解液中单糖及脂肪酸的HPLC分析

建立高效液相色谱(HPLC)测定麦糟水解液中的单糖及脂肪酸的分析方法,检测条件:色谱柱为Aminex HPX-87H柱,柱温为50℃,流动相为5 mmol.L-1的硫酸,流速为0.4 mL.min-1,检测器为示差折光检测器.在此条件下,水解液中的单糖及脂肪酸的峰面积与浓度线性关系良好,相关系数R2在0.999 91~0.999 98之间,回收率为97.3%~101.5%.通过对样品的分析表明,麦糟水解液中不含有葡萄糖、甲酸及乙酰丙酸,木糖和阿拉伯糖的质量浓度比较高,乙酸的质量浓度比较低,单糖及脂肪酸的混合液得到很好的分离,分离过程在23 min内完成.     

矩阵秩的Sylvester不等式

本文利用矩阵秩的性质和分块矩阵运算技巧对Sylvester不等式进行了研究,给出了等号成立的充要条件,将其做了一定程度的推广,并得到了一些方便应用的充分条件,丰富了矩阵秩的性质.     

基于奇异熵定阶降噪的水工结构振动模态ERA识别方法

针对原型动力试验激励难的问题,结合水工结构在工作状态下环境激励荷载的特点,直接根据水工结构在工作环境激励荷载作用下的动力响应识别结构的动力特性,提出一种利用特征矩阵奇异熵对信号进行降噪、重构、定阶以及模态参数识别的方法,解决了系统特征矩阵定阶难的问题,揭示了结构在工作状态下的模态阶次及模态特性。最后将该方法应用于二滩拱坝在不同泄洪工况下的模态参数识别以及李家峡双排机厂房在停机过程中的结构振动频率识别。该方法的提出,为解决大型水工结构在工作环境激励下的模态参数识别问题提供了捷径。     

一种基于核主元分析的非参数控制限算法

实际过程中,监控指标值往往不满足确定的概率分布,给控制限的计算带来了困难,现有的计算方法计算复杂、精度差.根据高维空间良好的分类特性,提出一种基于核主元分析(KPCA)的监控指标控制限计算方法,将监控指标值映射到高维空间,再在高维空间中对其映射数据进行监控,实现了控制限的间接求取,避免了复杂的计算.