孔板后压力恢复长度的影响因数定量关系

孔板消能工具有构造方便、消能效率高以及经济等优点,在我国水电工程及泄流工程中得到广泛应用.在多级孔板设计中,孔板间距与孔板后压力恢复长度有关,而孔板后压力恢复长度的研究却很少.利用数值模拟法对孔板后压力恢复长度的影响因数进行了定量分析.结果表明,孔板后压力恢复长度主要由孔板孔径比、孔板相对厚度以及流经孔板流体的雷诺数等相关参数决定：当雷诺数增大到一个定值时,孔板后压力恢复长度几乎不随雷诺数的变化而变化;当孔板相对厚度和孔板孔径比在一定范围内,孔板相对厚度不变,孔板孔径比减小,孔板后压力恢复长度增大;当孔板孔径比不变时,孔板相对厚度增大,孔板后压力恢复长度减小.通过多元回归分析和曲线拟合得到孔板后压力恢复长度的经验公式,并进行室内试验验证,为多级孔板间距设计提供理论依据.     

关于G/G/1排队模型中排队长度的积分

考虑了一个具有中度正则变化服务时间的G/G/1模型.假设Q(t)是排队长度,则在忙期[0,l]上,Q(t)下方所扫过的面积也具有中度正则变化的性质.     

一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.     

静态最优期货价差套利头寸比例估计

采用均值-方差期望效用函数,推导了在给定风险条件下,期望收益最大的最优价差套利头寸比例,并且引入常方差(双变量向量自回归和双变量协整模型)来估计方差一协方差矩阵,采用2000年1月至2006年4月上海和LME铜期货合约日收盘价进行了实证检验,结果表明:不同时间窗长度下,双变量协整的计算结果比向量自回归的计算结果平均收益较高而风险较小,而这两者都比1:1的价差套利头寸比例和直接统计的计算结果要好.计算结果也表明:采用日收益计算出的价差套利头寸比例在不同时间窗条件下也具有相当的稳定性和可靠性.     

WSN中递增协作传输能量效率优化研究

研究了无线传感器网络中递增协作传输的能量效率及其优化问题.提出了一种递增协作传输的能量效率分析方法,导出了协作传榆与直接传输的能效表达式,依此对两者的能效进行了仿真研究,发现当通信距离大于"门限距离"时,协作传输的能效才高于直接传输的能效;进而提出了一种分组长度离散优化算法,提高了协作传输的能效.     

MCHOKeM algorithm with assured bandwidth allocation in DiffServ networks

An active queue management (AQM) algorithm called MCHOKeM is presented, which is borrowed from CHOKeW that draws multi-packets at random from the buffer, the multi-packets are compared with an arriving packet and abandoned if they are from the same flow. But MCHOKeM uses multiple virtual queues for different priority packets and enhances the drawing function by adjusting the maximum number of draws based on the current status of virtual queue length. The number of parameters that MCHOKeM needs to maintain is determined by the number of priority levels being supported by the router, which usually has a small limited value. In order to explain the features of MCHOKeM, an analytical model is used. A series of simulation tests to evaluate the performance are given.     

基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

基于BFM算法的空间有形目标识别方法

为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法.方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标.仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果.     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

全球健康成为本次大会最热门话题

<正>37位诺贝尔奖获得者与600位年轻科学家聚会第64届林道大会——在6月底、7月初于德国南部城市林道召开的第64届林道大会上,37位诺贝尔奖获得者与600余名年轻科学家一起分享他们在包括癌症、艾滋病、人体免疫系统等方面研究的新认识,其中包括30名参会的中国博士生。本届林道大会也是历史上首次女性参加者比例高于男性,女性占52%,男性占48%。为使读者了解一批顶尖科学家在健康问题上的思考和见解,本刊辑选了这组报道。