动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

基于Web的含无关项卡诺图自动化简系统

为学生能在网络上随时随地学习卡诺图化简,提高自主学习的质量,在ASP.NET环境下,利用rapheal框架实现了卡诺图自动化简逻辑函数系统.系统能够对任意输入的三至五变量的逻辑表达式及指定的无关项使用卡诺图化简法进行化简,并且在网页上按步骤展示其化简过程.输入表达式的语法验证采用改进的算法优先分析法,化简过程采用广度优先搜索模仿人工搜索卡诺圈的过程,网页作图由rapheal框架实现.测试结果表明,系统可在常用浏览器下正常运行,可正确的按步骤展示卡诺图化简逻辑函数的过程.     

基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型初探

根据区域灾害脆弱性理论，农业旱灾是致灾因子干旱与农业旱灾脆弱性共同作用的结果，脆弱性的存在是农业旱灾发生的主要原因和重要因素.从自然环境和社会经济分析农业旱灾脆弱性的影响因素.提出混合BP神经网络算法，运用MATLAB实现农业旱灾脆弱性快速模拟评估，建立基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型.     

浅析“四项负责制”在高校图书馆的实施——以湖北工程学院图书馆为例

分别从"四项负责制"的基本概念入手,阐述了在高校图书馆实施"四项负责制"的基本内容及基本要求,以湖北工程学院图书馆为例,介绍了该馆倡导和推行"四项负责制"的情况,以提高图书馆整体服务质量。     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

二阶椭圆混合问题的三棱柱单元逼近

针对二阶椭圆混合问题,构造了一个新的三棱柱单元,分析了该单元的适定性,利用Falk-Osborn方法,证明了单元满足离散inf-sup条件,进而给出了误差估计结果.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

一种区域经济发展差异分析智能混合算法及应用

该文提出一种区域经济发展差异分析智能混合算法:首先有机融合主成分距离加权和遗传算法、模拟退火算法对FCM算法进行优化,采用优化FCM算法对各子区域经济发展水平进行分类;其次采用主成分分析法给各子区域经济发展水平进行综合评分并排名;然后依据分类和排名情况,对区域经济发展差异进行研究分析.该文以西部省份经济发展差异为例研究表明:该算法能够有效对西部省份经济发展差异进行综合分析,很好地反映了各省份经济发展的特征,是一种改进的、可行的大区内子区域经济发展水平差异分析方法.