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1.
Complete complementary sequences are widely used in spectrum spread communications because of their ideal correlation functions. A previous method generates complete complementary sequences with lengths of N^nN (n,N ∈ Z^+). This paper presents a new iterative method to construct complete complementary sequences with lengths of 2^mN (m,N ∈ Z^+). The analysis proves that this method can produce many sequence sets that do not appear in sequence sets generated by the former method, especially shorter sequence sets. The result will certainly increase the application of complete complementary sequences in communication engineering and related fields. 相似文献
2.
【目的】揭示柏木生长性状的遗传变异规律,为高阶遗传改良筛选优良种质,选择优良家系,及其区域推广奠定基础。【方法】以营建在浙江省开化县林场(KH)和湖北省太子山林场(TZS)两个试验点的8年生柏木优树子代家系为材料,分析其生长性状的遗传变异,估算其育种值、遗传力等参数。【结果】柏木生长性状(树高、胸径和材积)的遗传变异系数为3.08%~13.93%,其中材积的变异最大。子代家系的树高、胸径和材积在地点间差异显著,TZS点的单株材积高于KH点315.79%,且家系与地点间的交互效应显著。胸径、树高和材积具有显著的家系效应,KH和TZS试验点的家系遗传力变幅分别为0.42~0.61和0.58~0.74。KH和TZS试验点分别以单株材积育种值大于CK的10%和45%为标准,各选出6个优良家系,现实增益分别为33.51%和67.95%。利用独立淘汰法,在KH点和TZS点各筛选优良单株17和12株,材积的遗传增益分别为41.38%和40.92%。【结论】8年生柏木优树子代家系生长性状具有较大的遗传改良潜力,但家系与环境的互作效应显著;通过子代家系的遗传评价有助于种子园建园亲本的再选择和现有种子园的... 相似文献
3.
基于考虑系统负荷、新能源发电出力等时序变化特性的时序生产模拟法,建立了水光电力系统时序生产模拟模型;从系统结构性、经济性、灵活性与可靠性方面综合确定最佳水光容量配比,并通过金沙江上游川藏段水光系统验证了模型的合理性。金沙江上游川藏段光伏电站与水电站出力具有较好的年内、日内互补特性;对于2030年水平年,考虑枯期水电留存,913.6万kW水电配套400万kW光伏的方案综合性能更优,其新增非水可再生电量约60亿kW·h。 相似文献
4.
5.
对单调线性互补问题提出了一种非精确不可行内点算法.该算法的迭代方向仅需要达到一个相对的精度.在初始点位于中心线的某邻域内的假设下,证明了算法的全局收敛性. 相似文献
6.
在提出一类新的类Bent函数——Bent互补函数偶族的概念基础上,进一步研究了Bent互补函数偶族的构造方法,通过提出Bent函数偶侣的概念,运用具有这种特殊关系的两个Bent互补函数偶族,采用递归的方法,可以用低维Bent互补函数偶族递归构造出高维Bent互补函数偶族,丰富了Bent互补函数偶族的构造方法,扩大了Bent互补函数偶族的可选取范围。 相似文献
7.
8.
双结构互补网络的研究 总被引:4,自引:2,他引:4
李幼平 《西南科技大学学报》2006,21(1):1-5
近几年研究发现,互联网运作的数学模型,由原先正态分布的随机模型转变为幂次分布的无尺度模型。无尺度现象导致“带宽瓶颈”、“数字鸿沟”等问题。如何才能从爆炸式增长的互联网信息资源中筛选主流资源?由此提出双结构联网思想:在保留TCP/IP主体结构的基础上,增添一种专门用于传播主流资源的次级结构。采用互联结构与播存结构并存,可以让主流资源通过卫星广播直达全国城乡,克服数字鸿沟,实现“适当的人在适当的时候享用适当的信息”的目标。 相似文献
9.
本文主要讨论语法隐喻与概念隐喻二者之间的关系。论文首先分别简单介绍语法隐喻和概念隐喻的基本理论,然后重点论述二者的异同。在此基础上作者得出结论,认为语法隐喻和概念隐喻在运作机制上具有一定的互补性。 相似文献
10.
由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition, CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression, RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network, BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。 相似文献