基于Voronoi图的明代长城军事防御聚落空间分布

基于明代长城军事防御聚落生成Voronoi图,采用变异系数、最邻近点指数以及GIS的密度制图和地理统计分析等方法,从宏观和微观层面,分析军事防御聚落的空间分布特征,证实其存在明确和复杂的层次结构,并进一步分析地理环境和战略地位对空间布局的影响.     

基于K近邻的支持向量机多模型建模

单一的支持向量机在建模时存在一定的局限性,对于复杂的实际数据,不能很好地提取其中的信息,导致模型泛化性能较差,为此提出基于K近邻的组合支持向量机方法。该方法首先采用简单距离分类方法对经过主元分析的样本数据进行分类,并采用K近邻算法得到支持向量机子模型的组合参数,进而建立起基于支持向量机的多模型。将该方法应用于双酚A生产过程中质量指标的软测量建模,仿真结果表明基于K近邻方法的支持向量机多模型建模可以有效提高模型的泛化性能,并验证了该算法的可行性和有效性。     

向量值弱Orlicz鞅空间的弱原子分解

定义了向量值弱Orlicz鞅空间和3种类型的弱原子,证明了向量值弱Orlicz鞅空间上的一些弱原子分解定理,并利用这些分解,得到向量值弱Orlicz鞅空间之间的嵌入关系,其结果与Banach空间的几何性质有密切关系。     

一种组合K近邻聚类在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对煤与瓦斯突出影响因素复杂,即不仅具有随机性,又具有模糊性。为了保证预测的准确性,采用组合聚类策略。通过建立多个k近邻聚类器,可以产生多个簇集。来自不同簇集的子簇之间必然存在交集,最后利用子簇的加权连通图合并子簇。以平顶山八煤矿煤与瓦斯突出的相关因素指标为基础,对历年的煤与瓦斯突出的数据进行聚类分析,预测结果表明,该方法具有较好的预测效果,为煤与瓦斯突出预测提供了一种新的解决方案。     

一类图的亏格嵌入

在联树模型的基础上,把图在曲面上的嵌入用其联树,也即其关联曲面来表示。然后通过对关联曲面进行分类,建立递推关系式,进而得到了一类异于目前已知嵌入分布的新图类的可定向嵌入分布。     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

曲面型介子泛函方程

提出一个介子泛函方程.它是在以根点次和非根顶点剖分向量为参数,数所有可定向曲面上的地图时萃取出来的.在一个整域扩张中,证明了它的解存在且唯一.进而,通过图的对称性,给出这个解的一个紧凑显式.     

基于改进整数变换的无损隐秘传输方法与仿真

给出了一种基于改进整数变换的图像无损隐秘传输方法。该方法改进整数变换使得整数变换引入失真较少,并能自适应选择整数变换后引入误差较小的图像可修改矢量进行整数变换并嵌入机密信息。局域网上的仿真实验结果表明该方法具有较高的嵌入容量和较好的隐蔽性,同时正确提取机密信息后原宿主图像可无损恢复。     

ND序列下最近邻密度估计的强相合速度

在ND(negatively dependent)样本下研究最近邻密度估计的强相合速度,利用ND序列的指数不等式以及ND序列的性质,给出了最近邻密度估计强相合速度的充分条件。