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991.
针对去方块效应滤波的边界强度判断争滤渡过程计算量大的情况,本文提出了一种新的去方块效应滤波算法,分别对边界强度判断和穗渡过程的算法进行优化。综合两部分的优化算法,通过实验结果得知,降低的算法复杂度乎均值达到了9.82%、峰值信噪比(PSNR)乎均值也增加了0.119dB。该算法既降低了算法的复杂度又改善了压缩后视频的质量。 相似文献
992.
993.
以多孔Ni/C复合材料作为牺牲模板,通过水热硒化法制备了多孔Ni0.85Se/C复合微球. XRD、SEM和TEM表征结果显示,具有良好结晶性和相纯度的Ni0.85Se/C是由Ni0.85Se纳米颗粒密堆积而成的多孔球形结构;XPS和TG曲线显示共存的碳质量分数由Ni/C中的27.3%下降为Ni0.85Se/C的7.1%.作为锂离子电池负极材料,在0.2 A·g-1的电流密度下,Ni0.85Se/C第2次可逆放电比容量为579.2 mA·h·g-1,由于非法拉第容量贡献,经过100次循环后,放电比容量变为812.8 mA·h·g-1,远优于未硒化的Ni/C复合材料.作为钠离子电池负极材料,Ni0.85Se/C具有较高的放电比容量,50次循环后,放电比容量剩余值为293.5 mA·h·g-1. CV和EIS分析证明Ni0.85Se/C的放电容量是法拉... 相似文献
994.
对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。 相似文献
995.
萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。 相似文献
996.
利用重庆2016-2020年2092站的1 h, 3 h, 6 h, 12 h和24 h五类滑动小时累积降水数据,分别以45 mm, 95 mm, 145 mm, 195 mm和245 mm为极端阈值,运用对数型区域暴雨综合强度评估模型,对50场典型暴雨过程进行评估,并设定站数分类条件,将所有区域暴雨过程以综合强度0.9等量划为极端密集类(EC)和正常疏散类(ND),前者根据单站过程空间分布分为全域型(REC)、西部型(WEC)、东部型(EEC)、中西部型(MWEC)和中东部型(MEEC).研究发现:(1)极端密集类各型的平均区域综合强度由强至弱依次为WEC,MEEC,REC,MWEC,EEC,该类区域综合强度与单站数、强区间站数均呈显著性正相关.(2)单站点分布较广的REC和MWEC/MEEC下对应“东少西多”和“中间偏少”态的致灾力为最强,相比而言,WEC/EEC体现为分片区聚集成灾,虽影响范围较小但短时极端强降水在重庆西部地区的致灾概率较东部更大、破坏力也更强.(3)5年间所有区域暴雨过程中,区域综合强度与极端3 h幂平均小时雨强和极端均值都呈显著性正相关,且系数都在0.77及以... 相似文献
997.
998.
本研究将延迟和扰动同时引入对偶风险模型中,讨论了带一般L(e)vy过程扰动的延迟对偶风险模型.主要通过构造几类特殊函数,结合It(o)公式和积分-偏微分方程等工具,得到了破产概率和破产时间期望值的渐近解.然后在延迟时间为有界的条件下推导出了破产概率的显示解.最后进行了数值模拟研究,模拟结果显示该模型下的破产概率比延迟对... 相似文献
999.
关于重视矿-粮复合区环境质量与粮食安全问题的建议 总被引:8,自引:0,他引:8
粮食及矿产资源的保障是党和国家重点关注的问题。矿产与粮食复合主产区(以下简称矿-粮复合区)承担着国家粮食保障和矿产资源(特别是能源)供给的重大职 相似文献
1000.
针对混凝土泵车远程监控中存在数据缺失的问题,提出一种基于随机期望最大化算法的缺失数据治理算法,通过将马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)与随机变量相结合改进期望最大化(EM)算法.首先,在期望步中,在MCMC矩阵中采样生成缺失值,并将该值代入进行随机近似模拟以更新估计值.然后,在最大化步中,通过反复迭代得到最大化估计值作... 相似文献