非线性反应扩散方程新形式分离解

目的 研究非线性反应扩散方程的新形式泛函分离解.方法 利用广义条件对称方法研究了方程与空间变量相关的泛函分离解.结果与结论 导出了方程具有新形式分离解应满足的条件,并且,获得了一些导出方程的对应精确解.     

Rayleigh信道空间相关及其对空时码性能的影响

为了研究空间相关对空时编码性能的影响,假设散射量沿波达角的功率分布服从von Mises分布,推导出了Rayleigh衰落信道多径接收信号的角度扩展. 引入近似的高斯函数型阵列空间互相关系数,构造接收等距线阵的空间相关矩阵,并证明该矩阵是正定和满秩的,其行列式取值介于0～1之间. 分析表明:若空时码字的差异矩阵满秩且仅在接收端存在空间相关,只会造成空时编码传输在编码增益上的损失,而不会造成分集增益上的损失;Rayleigh空间衰落相关信道中的最优空时编码设计准则与Rayleigh空间衰落独立信道中的相同.     

关联挖掘在Deep Web查询中的研究与应用

对Deep Web进行模式匹配查询时,通常会碰到复杂的模式匹配。由于复杂模式匹配技术在对所有可能联接进行匹配时,需要的空间开销比简单匹配的空间开销大得多,所以现有的模式匹配技术大部停留在简单匹配技术上。为了解决这一难题,本文提出了关联规则挖掘这一方法在复杂匹配中的应用,将模式匹配视为一种关联挖掘,实现web查询接口的匹配,以此将Internet上众多数据库进行集成。     

强蒸发地区受路面覆盖效应的路基温湿度场表达

为阐明受路面覆盖效应影响的强蒸发地区路基温湿度分布特性,通过理论分析和现场试验分析,全天监测三个典型地区的沥青路面,研究了受路面覆盖效应影响的路基温度场和湿度场分布特性。研究结果表明:路基内部温度随着大气温度的变化呈正弦或余弦变化,其相位角随深度位置和升降温过程而变化;受外界环境温度影响较大的区域深度≤120 cm范围,在低温季节最大温度梯度在90～150 cm范围内,并基于升降温阶段提出了路基温度预估模型。路基含水量随路基深度发生变化,路基内部湿度场随路基深度变化分为三个阶段,路基内部40～80 cm范围内湿度最大,在此范围外,路基深度≤40 cm或≥80 cm湿度均呈递减趋势;提出了水汽迁移预估模型和基于湿度指数(TMI)和土组特性指标(wPI)的路基湿度预估模型,并以此为基础提出采用Fredlund-Xing模型对强蒸发地区路基湿度预估。     

高科技园设计中的空间组织研究——以上海华宏创新园概念设计为例

空间组织是高科技园设计中的重要一环,以上海华宏创新园概念设计为例,对高科技园空间组织进行了研究与探索。高科技园设计是规划、建筑、社会与人互动的结果,对其空间的组织上,不仅要从物质空间上促进优化,同时也要满足其使用者、入驻企业的精神层面、交流层面、发展层面上对建筑及环境的要求。     

Web地图服务集成关键问题的探究

针对Web地图服务集成过程中所涉及到的坐标参考系不一致、保持图层相对地理位置不变、避免图层变形和返回图层的透明性等关键技术问题分析讨论,从而提出在服务器端对Web地图服务的GetMap参数信息表示的不同地图服务进行预处理,使之基本达到Web地图服务的有效集成．其间通过一个Web地图服务集成的实例验证了这些解决方案的可行性．     

乌鲁木齐市餐饮业空间格局及其影响因素研究

在调查乌鲁木齐市各类餐饮业的基础上,从文化地理角度,运用空间分析、比较分析和因素分析的方法总结该市餐饮业的空间特征．结果得出乌鲁木齐市规模大、档次高且经营类别多的餐馆主要集中在天山区、沙依巴克区、新市区、水磨沟区这些城市中心地区,并且呈现出由中心城区向郊区递减的态势,总体呈圈层式发展．餐饮业的空间分布与区域经济水平、人口分布、交通便利程度、城市文化以及城市空间结构等因素有关．     

日照分析软件应用对太原市住宅区空间布局的影响

以日照分析软件在太原市的应用为基础,总结了应用该软件后住宅区空间布局的特点,揭示了住房开发建设中存在的一些弊端,同时肯定了空间布局与软件应用对城市建设的促进作用。     

心理旋转能力的影响因素探讨

结合前人实证研究,论述了遗传基因、家庭教育氛围、社会文化环境、年龄、智力、练习等因素对心理旋转能力的影响,探讨了通过提高心理旋转能力以提高人们的空间智能的有效途径,并提出了心理旋转研究的不足和展望。     

An adaptive spatial clustering method for automatic brain MR image segmentation

In this paper, an adaptive spatial clustering method is presented for automatic brain MR image segmentation, which is based on a competitive learning algorithm – self-organizing map (SOM). We use a pattern recognition approach in terms of feature generation and classifier design. Firstly, a multi-dimensional feature vector is constructed using local spatial information. Then, an adaptive spatial growing hierarchical SOM (ASGHSOM) is proposed as the classifier, which is an extension of SOM, fusing multi-scale segmentation with the competitive learning clustering algorithm to overcome the problem of overlapping grey-scale intensities on boundary regions. Furthermore, an adaptive spatial distance is integrated with ASGHSOM, in which local spatial information is considered in the clustering process to reduce the noise effect and the classification ambiguity. Our proposed method is validated by extensive experiments using both simulated and real MR data with varying noise level, and is compared with the state-of-the-art algorithms.