氘-氚聚变先进燃料循环

在多种核聚变中，氘－氚聚变是最容易实现的一种，氚是不稳定核素，有一个燃料循环的安全性和经济性问题。作为例子，分析了托卡马克（ＴＯＫＡＭＡＫ）装置中的氘－氚燃料循环过程，降低包层中氚的滞留量和渗透量是保证氚安全的主要方面。可流动带包壳球床方案能给出满意的解决办法，可以在包层内低温产氚，在包层外贮存设备中高温在线取氚。     

考虑丢包特性的无参考网络视频质量评估模型

针对相同丢包率条件下不同的包丢失集中度对视频质量影响不同的问题,提出一种考虑丢包特性并且不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型.首先依据码流信息在压缩域计算视频的时域复杂度,然后在压缩域计算包丢失集中度和包丢失率对视频质量的影响因子.考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应,进而提出由于丢包引起的视频质量下降的视频质量评估模型.该模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估.实验结果表明,使用该视频质量评估模型测得的视频包丢失质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.18%.     

对类差异不敏感的模糊C均值图像分割

提出了具有鲁棒性对类差异不敏感的模糊C均值算法.首先,基于隶属度构建一种类指数形式的抑制势表达式来抑制较大类对目标函数的作用,并将其引入至基于像素包的模糊C均值算法的目标函数中;然后,根据构建的目标函数利用拉格朗日乘子法推导出新的聚类中心和隶属度的表征形式;最后,采用类差异大的无损检测图像进行分割实验,以F参数作为评价...     

钢水包起吊工况强度分析

介绍了钢水包的结构尺寸设计,采用三维软件SolidWorks,建立了钢水包的三维模型;并采用ANSYS分析平台,分析了在满载条件和起吊工况下,钢水包的结构应力和热应力,提出了钢水包结构设计的参考建议.     

基于小波包分解的GJO-XGBoost水面蒸发量预测

为提高水面蒸发量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)、金豺优化(GJO)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法相融合的水面蒸发量时间序列预测模型,通过云南省龙潭站、董湖站、西洋站1991—2021年逐月水面蒸发量时序数据对模型进行检验.首先介绍GJO原理,在不同维度条件下选取4个标准函数对GJO进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果作对比.其次采用小波包变换(WPT)对逐月水面蒸发量时序数据进行分解处理,构建XGBoost算法输入输出向量.最后引入GJO算法对XGBoost超参数进行调优,建立WPT-GJO-XGBoost模型对各子序列分量进行预测和重构,并构建WPT-PSO-XGBoost、WPT-GJO-SVM、WPT-PSO-SVM、WPT-XGBoost作对比分析模型.结果表明：在不同维条件下GJO算法寻优精度优于PSO算法.WPT-GJO-XGBoost模型对龙潭站、董湖站、西洋站水面蒸发量预测的平均绝对百分比误差分别为5.491%、4.943%、5.024%,平均绝对误差分别为4.70、3.37、3.39 mm,预测精度优于WPT-PSO-XGBoos...     

Java的高性能计算研究

分析了Java在高性能计算方面存在的缺陷;分别对数值高性能计算和分布式环境中的高性能计算问题,提出了解决方案。     

基于小波包-LPCC的说话人识别特征参数

论文研究了小波包变换及LPCC参数的提取,在此基础上,提取了基于小波包变换和LPCC的新参数(DWT-LPCC),并基于GMM系统进行说话人识别实验.结果表明,相对于LPCC参数,DWT-LPCC参数大大提高了噪声环境下的说话人识别率.     

众包竞赛中众包方的反馈策略北大核心CSSCI

在众包竞赛中,众包方可以选择在竞赛过程中对于参赛者的表现给予反馈或者不给予反馈,还可以选择在竞赛开始前声明或者隐瞒自己的反馈策略。通过研究发现,反馈策略的优劣与众包方的收益类型相关,当众包方的收益等于所有参赛者的努力总和时,无反馈策略和事先声明的有反馈策略效果相同,而事先隐瞒的有反馈策略最优;当众包方的收益等于参赛者的最大努力水平时,无反馈策略最劣,而事先声明和事先隐瞒的有反馈策略都有可能占优,最优策略由参赛者人数、参赛者能力分布及收到反馈的人数所决定。     

剩余静校正的小波包预处理方法

强反射层追踪与相对时差拾取中的“多值”现象严重影响剩余静校正的效果，为此提出的小波包预处理方法，可以实现地震道噪声与信号及不同强反射层的分离，从而能自动识别并提取“纯”的强反射层，提高强反射层追踪的可靠性和相对时差的拾取精度．