一种改进的模块2DPCA人脸识别新方法

提出了一种改进的模块2DPCA方法,即基于类内平均脸的分块2DPCA算法.该算法对每一类训练样本中每个训练样本的每一子块求类内平均脸,并用类内平均脸对训练样本类内的相应子块进行规范化处理,然后由所有规范化后的子块构成总体散布矩阵,从而得到最优投影矩阵;由训练集的全体子块的平均值对训练样本的子块和测试样本的子块进行规范化后投影到最优投影矩阵,得到识别特征;最后用最近距离分类器分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,提出的方法在识别性能上明显优于2DPCA方法和普通模块2DPCA方法.     

比例可加模型参数估计的相合性

讨论了比例可加模型的参数估计.首先,使用局部线性方法和平均方法定义了参数给定情况下函数的平均估计,然后使用回切方法和最小二乘法给出了未知参数向量的估计,并研究了参数估计的相合性.     

一类拓广平均的对数凸性

给出了一类拓广平均,并利用有关平均值理论讨论了此类平均的凸性.     

麻粘竹节布的工艺

1原料性能指标、纺纱品种和工艺流程 （1）麻原料为亚麻二粗，性能指标。纤维平均长度36mm，短绒率28％，分裂度1028，含杂率4．0％，叫潮率12％，超长纤维率5．8％。选用的粘胶纤维的主要技术指标：纤维平均长度38mm，细度1．56dte，超长纤维率0．2％，干断裂强度2．38cn／dtex，含汕率1．2％。（2）混纺比例。麻55％，粘胶45％，经纱号数131tex，纬纱号数131tex，经纱密度130根／10厘米。纬纱密度134根，厘米，幅宽165厘米，织物组织1/1平纹。（3）纺纱工艺流程。     

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法

针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题，提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step size normalized least mean p norm, VSS-NLMP)算法。该算法首先对梯度矢量进行加权平滑，以减小梯度噪声的影响，然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点，利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化。给出了新算法的迭代过程，然后对其收敛性进行分析，仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能。     

浅议调和柴油95％点温度的计算

本文阐述了呼和浩特石化公司柴油调和操作中，馏程调和95％点偏大需确定经验余量的原因，更新后的公式利于更准确地进行调和油品的馏程计算。     

美国人要攒几年才买得起房?

<正>2010年初,美国房屋均价为17.2万美元(1美元约合6.5元人民币)。在美国买房子通常要付20%的首付款,再加上其他费用,一共是4.3万美元。当年美国家庭平均收入约为5万美元,每个月尽管不吃不喝不到4年就能买得起房子,但美国人不习惯攒钱,平均储蓄率只有7.5%,扣除所得税后,实际平均每个家庭每月只能存250美元。这样算下来,美国家庭平均14年才能攒够一套房子的首付。     

在序A^4≥（A^2B^2A^2）^2/3下的α幂平均函数的单调性

讨论了Hilbert空间H上两严格正算子A,B的一种比A2≥(AB2A)1/2更弱的序关系A4≥(A2B2A2)2/3,并且讨论了在这种序关系下若干α幂平均函数的算子单调性.     

σ^＊和Ф介子对中子星转动惯量的影响

本文利用相对论平均场理论并考虑重子八重态{n，p，△，∑^-，∑^0，∑^＋，∑^-，∑^0}，对慢旋转中子星的转动惯量进行了计算．研究发现，考虑σ^＊，Ф介子的作用后中子星的转动惯量，增大了，中子星的转动惯量和质量的峰值均增大，并且其所达到峰值时所对应的中心能量密度εc也都增大了．     

An Adaptive Genetic Algorithm for Multiprocessor Real-time Task Scheduling

Real-time task scheduling is of primary significance in multiprocessor systems. Meeting deadlines and achieving high system utilization are the two main objectives of task scheduling in such systems. In this paper,we represent those two goals as the minimization of the average response time and the average task laxity. To achieve this, we propose a genetic-based algorithm with problem-specific and efficient genetic operators. Adaptive control parameters are also employed in our work to improve the genetic algorithms' efficiency. The simulation results show that our proposed algorithm outperforms its counterpart considerably by up to 36% and 35% in terms of the average response time and the average task laxity,respectively.