不同制备方法的CuC2O4-ZnC2O4·2H2O的热行为和热分解动力学

应用DSC、热重分析技术对共沉淀和机械混合CuC2O4-ZnC2O4·2H2O(摩尔比1∶1)在N2气氛中的热行为、热分解过程和热分解动力学进行了研究,DSC和TG曲线表明,机械混合样品的热分解过程与单独的草酸盐基本一致,共沉淀样品的热分解过程则不同于单独的草酸盐.用KAS的等转化率法求出较为可靠的活化能Ea,用热分析动力学三因子求算的比较法确定了2种样品热分解反应遵循的机理函数f(α),在Ea和f(α)的基础上计算出指前因子A.共沉淀样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为R2和A2.机械混合样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为2D和A2.     

An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

基于海量空间数据的实时地形视景仿真算法研究

随着数字地球和数字城市概念的提出，建立海量空间数据的实时地形视景仿真系统受到了越来越多的关注。建立了多分辨率空间数据的四叉树结构模型，提出了基于屏幕分割的LOD数据装载算法和基于相同地理空间大小的LOD数据分割方法，实现了任意方向和分辨率数据块之间的无缝拼接，融合了视相关和地表特征的地形简化方法，同时综合运用了可视区数据的各种预处理手段，提出了可视区数据小号更新算法．通过原型系统开冀。在微机平台上地形绘制速度可达每秒25帧.     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。     

PBSV-DDM在电大尺寸柱体电磁散射中的应用

提出了一种高效率的基于部分基础解向量的区域分解算法(PBSV DDM).它首先求出关于连接边界上节点的部分基础解向量,在迭代过程中,只需要对部分基础解向量作简单的线性组合就可以获得整个求解区域的最终解,极大地提高了计算效率,降低了存储量.PBSV DDM不但适合于快速高效地计算任意电大尺寸柱体的电磁散射,还特别适合于求解具有几何重复性特征的结构,如天线阵列、有限周期频率选择表面、PBG EBG等的电磁仿真问题.数值算例验证了该方法的准确性和有效性.     

基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测

基于天猫"双十一"包裹量增长呈"S"形和连续动态变化的特性,对"双十一"包裹量进行预测;首先将天猫历年"双十一"包裹量划分成几个连续区间,然后通过信息分解法对连续区间灰数进行白化处理,将区间灰数分解成白部序列和灰部序列,最后建立基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst预测模型;经误差检验分析,该模型预测结果精度较高,可以作为天猫平台第三方物流企业对物流资源进行合理、有效调配的依据。     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.