谈地方高校合并后的图书馆建设

地方高校合并对高校图书馆发展提供了机遇。本文在分析院校合并对高校图书馆工作影响的基础上，从合并后图书馆的管理模式、文献资源建设、人员优化组合等方面探讨了地方高校合并后图书馆的发展建设问题。     

工会组织开展群众性经济技术创新活动浅议

面对21世纪知识经济的激烈竞争，建筑施工企业必须通过开展群众性经济技术创新活动，使广大职工强化职业素质，提高职业技能，促进职工队伍的科学文化素质全面提升，更好地使企业适应时代的发展要求，为全面建设小康社会奋斗目标贡献力量。     

Measuring large‐scale market responses and forecasting aggregated sales: Regression for sparse high‐dimensional data

In this article, we propose a regression model for sparse high‐dimensional data from aggregated store‐level sales data. The modeling procedure includes two sub‐models of topic model and hierarchical factor regressions. These are applied in sequence to accommodate high dimensionality and sparseness and facilitate managerial interpretation. First, the topic model is applied to aggregated data to decompose the daily aggregated sales volume of a product into sub‐sales for several topics by allocating each unit sale (“word” in text analysis) in a day (“document”) into a topic based on joint‐purchase information. This stage reduces the dimensionality of data inside topics because the topic distribution is nonuniform and product sales are mostly allocated into smaller numbers of topics. Next, the market response regression model for the topic is estimated from information about items in the same topic. The hierarchical factor regression model we introduce, based on canonical correlation analysis for original high‐dimensional sample spaces, further reduces the dimensionality within topics. Feature selection is then performed on the basis of the credible interval of the parameters' posterior density. Empirical results show that (i) our model allows managerial implications from topic‐wise market responses according to the particular context, and (ii) it performs better than do conventional category regressions in both in‐sample and out‐of‐sample forecasts.     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

图mC8的点可区别Ⅰ-全染色和Ⅵ-全染色

通过构造以色集合和空集为元素的矩阵,利用色集合事先分配法及具体的染色方案,给出图mC8的最优点可区别Ⅰ-全染色和最优点可区别Ⅵ-全染色,进而确定图mC8的点可区别Ⅰ-全色数和点可区别Ⅵ-全色数.结果表明,VDITC猜想和VDVITC猜想对图mC8成立.     

一种无人机分层三维航迹规划方法

针对SAS算法在三维航迹规划问题应用中的不足,提出了一种基于分层策略的三维航迹规划方法。该方法分为两个层次:粗粒度的SAS快速航迹规划和细粒度的遗传算法优化。SAS算法以较大步长快速找到搜索图中的最优解,建立航迹通道。在航迹通道内利用改进的遗传算法对航迹进行优化。设计了一种定向变异算子用于航迹的平滑。仿真实验表明,该方法规划的三维航迹能满足地形跟随和规避威胁的要求,同时具有良好的平滑特性。     

基于条件概率选择更新的SCMA系统译码方案

稀疏码分多址(sparse code multiple access, SCMA)是针对第5代移动通信系统提出的一种新型非正交多址方案,其接收端采用的消息传递算法(message passing algorithm, MPA)在迭代更新过程中存在冗余计算,因而复杂度过高。针对这一问题,首先利用蒙特卡罗法对接收信号的条件概率密度函数值进行统计分析,发现随着信噪比的变化,条件概率密度函数值呈现一定的统计规律。然后,根据统计结果,提出基于条件概率选择更新的MPA(conditional probability selection update MPA, CPSU-MPA)。该算法选取一定比重的条件概率密度函数值进行更新,同时对未参与更新的外部信息进行舍弃补偿。仿真结果表明,所提算法能有效地降低译码复杂度,且误码率性能牺牲较小。     

基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法

针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法.在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经网络模型,并采用在线滚动学习的方法进一步提高所建立的预测模型的精度.以味精发酵过程菌体浓度预测为例,验证了所建立的过程神经元网络预测模型可以得到非常高的预测精度.     

冲压增程炮弹发动机补燃室内流场分析

采用标准k-ε二方程模型和有限速率/涡团耗散模型对冲压增程炮弹冲压发动机补燃室流场进行了三维数值模拟研究和进行了冲压发动机联管实验.得出了反应物和产物组分、温度等发动机参教的变化趋势,实验研究获得温度和压强随时间变化曲线.结果表明:由于燃气侧喷发动机特殊结构,具有两处扩散火焰峰面,并对压强、温度,成分分布有重要影响.温度和压强随时间的变化曲线相吻合,证实所设计的冲压发动机能正常工作.     

基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...