山地与平原数学定义的研究

在提出基于邻域概念的平地定义后,通过引入地貌区域的绝对高程和高差两个变量,推导山地与平原的数学定义。该定义可对平原和极高山、高山、中山、低山、丘陵在内的山地地貌进行定量描述和表达。     

F拓扑空间

本文引入并使用(小)邻域概念及相亏概念,对F扑拓空间中诸如聚点、闭包、内部、子空间、基、连续映射等基本概念及定理进行了初步探讨。形成较为满意的F拓扑空间系统。     

LiDAR点云自适应坡度邻域体系研究

邻域体系的定义对LiDAR点云分割至关重要,研究通过分析现有邻域定义方法及局限性,并在已有研究基础上引出Filin等人提出的自适应坡度的邻域体系,利用新的邻域体系计算LiDAR点的法向量,与TIN邻域的计算结果进行比较,实验结果表明新的邻域体定义方法可以有效提高特征参数的计算可靠性和精度,有利于LiDAR的后续处理和应用.     

基于空间分布权系数Kriging邻域选点算法

目的优化克立格邻域选点算法．方法通过建立估值点周围邻域点间空间分布权系数的函数。确定参与克立格估值计算的邻域点．结果提出了基于空间分布权系数邻域选点算法，通过交叉验证，采用空间分布权系数邻域选点算法进行估值计算具有较高精度．结论该算法不仅考虑了同一象限内估值点与邻域点距离关系，同时也考虑了邻域点之间空间相关程度。采用空间分布权系数方法选择邻域点进行估值精度高于采用普通象限搜索法选择邻域点进行估值的精度．     

基于邻域关系的决策表约简

针对经典粗糙集理论难以处理连续型数据的特点,提出基于邻域关系的决策表约简方法。该方法在连续型数据的决策表中引入邻域关系,通过邻域关系进行信息粒化,避免离散化过程带来的信息损失。通过定义邻域正域和邻域约简概念,分析邻域正域的单调性原理,提出基于邻域关系的属性重要度概念,进一步设计了两种启发式约简算法。理论分析与实例表明该方法是有效可行的。     

运动对象间的方位关系推理方法

针对传统时空推理研究大多局限于静态空间对象以及Rupam方位关系模型ROR复合表和概念邻域图所存在的问题,提出了一种动态方位关系推理方法。首先对ROR关系模型中复合表及概念邻域图进行完善:提出了ROR关系静态推理算法,并给出了复合表;提出了一种ROR概念邻域关系自动生成算法并构建了概念邻域图;将ROR关系复合表和概念邻域图与Rupam方法进行比较,结果表明,本文方法不仅能给出Rupam所给的正确结果,还能修正Rupam方位关系模型不存在的复合结果,且复合结果和概念邻域图更完整。然后基于ROR关系复合表和概念邻域图给出了运动对象间方位关系推理方法DRA。最后通过智能家居中的应用实例,说明了DRA方法的有效性。     

面向属性概念格基于覆盖的压缩

提出了一种直接从形式背景出发,获得简化面向属性概念格的方法。针对一个形式背景,引入对象集和属性集上的相似度,产生对象邻域与属性邻域,进而根据对象的相似程度或属性的相似程度来调整对象邻域或属性邻域的大小,控制面向属性概念格节点的个数,实现对面向属性概念格的动态压缩。该方法可以分别从对象的覆盖和属性的覆盖两个角度压缩面向属性概念格中节点的个数,且压缩后的概念集为原概念集的子集,从而达到简化知识库的效果。     

并行节约算法的自适应邻域选择策略

为了提高并行节约算法的运算效率,需要运用合理的邻域选择策略和数据结构来降低算法的空间和时间复杂度。以车辆路径问题(vehicle routing problem, VRP)的数据规模和客户点的分布情况为切入点,综合考虑客户点的邻域范围与距离、规模、分布情况的关系,提出一种基于自适应思想的邻域选择策略,提高邻域选择的合理性,通过进一步优化数据存储结构降低存储空间。多组仿真测试证实,与其他邻域选择策略相比,自适应策略可以在保证运算质量的前提下,大幅度提高节约算法的运算速度,降低存储空间,且针对客户点较为集中的VRP具有明显的优势,其中rl5915表现最为突出,运算时间只需要其他邻域选择策略的50％左右。理论研究和实验结果证实自适应邻域选择策略可以有效提高节约算法的运算速率。     

基于邻域和密度的异常点检测算法

为了减少基于密度的异常点检测算法邻域查询操作的次数,同时避免ODBSN（Outlier Detection Basedon Square Neighborhood）中有意义异常点的丢失和稀疏聚类中的对象靠近稠密聚类时导致错误的异常点判断,提出了一种基于邻域和密度的异常点检测算法NDOD（Neighborhoodand Densitybased Outlier Detection）。NDOD吸收基于网格方法的思想,以广度优先扩张方形邻域,成倍地减少了邻域查询的次数,从而快速排除聚类点并克服基于网格方法中的“维灾”。新引入的基于邻域的局部异常因子代表候选异常点的异常程度,用于对候选异常点的精选,可避免ODBSN的缺陷,发现更多有意义的异常点。大规模和任意形状的二维空间数据的测试结果表明,该算法是可行有效的。     

基于行为一致性的密集场景人群分群检测算法

针对公共场所无序运动人群密集场景,提出了一种无监督的自动人群分群检测算法。在由高斯混合模型背景去除法得到的前景区域提取KLT特征点,通过分析特征点的运动特性,对邻域特征点采用速度方向过滤算子和运动相关性过滤算子进行逐级过滤;对非邻域特征点采用运动轨迹相似性过滤算子进行过滤,遍历所有特征点,以实现人群的分群检测。该算法不需要对单个行人进行分割及样本训练,也不需要任何先验信息,且在邻域特征点划分过程中,邻域的特征点数能根据相邻距离特征点的最短距离进行自动调节。采用具有不同运动模式的密集场景视频对所提出的算法进行了试验,结果验证了算法的有效性、可靠性和优越性。     

对偶体系弱形式哈密尔顿方程的建立

基于基本方程和边界条件的弱形式,给出相应的广义变分和不同形式的有限元所采用的弱条件,说明弱形式允许不是逐点满足,有限元法只在节点邻域平衡,在单元内不要求平衡,解析法用无穷级数中单取一项也不满足方程,也是无穷多项在积分下满足,进而导出对偶体系弱形式哈密尔顿方程。     

邻域整点搜索法求解标准型纯整数规划

从探索线性规划的优化机理入手,借鉴分枝定界法求解整数规划的基本原理和目标排序法求解0 1规划的思路,在完成一系列理论分析和证明之后,提出求解资源分配型整数规划的一种新方法———邻域整点搜索法.该方法是迄今为止求解整数规划的最为简捷有效的方法,是分枝定界法合乎逻辑的发展,也是用常规方法求解整数规划问题走向成熟的标志.使用该法,既可以求解纯整数规划,也可以求解混合整数规划问题,对于求解大规模整数规划问题具有无可比拟的优越性.     

Based on the Characteristics of Respondents and the Voice of the Urban Neighborhood Public Space Business Facilities Noise Environment Evaluation Research

Comfort is one of the important indicators evaluation of voice. In order to understand the urban neighborhood public space environment of comfort, this paper is to explore characteristics of consumer society on the public space environment evaluation of the effect, and using the questionnaire survey method, to evaluate the Harbin city neighborhood area public space as the typical case analysis. Based on one of the main sound source in neighborhood public space, environment, business facilities environment as the breakthrough point, it is to consider neighborhood public space environment evaluation and social characteristics.     

山区复杂大流域地貌发育阶段判识方法及应用

为确定山区复杂大流域的地貌发育阶段及其在地震、暴雨等触发条件下的灾害区域严重程度.基于地貌循环理论和山区复杂大型流域的分阶段发育的理论,将斯特拉勒积分的计算方法与坡降指标(SL指标)结合,以确定山区复杂大流域的发育阶段.利用DEM(digital elevation model)和Arc GIS技术,计算发育阶段并据此评价崩塌滑坡在触发条件具备时的区域严重程度.在山区复河流复杂大流域内,分支小流域的斯特拉勒积分的变化点,SL指标的突变点均可以作为发育阶段的分界点;在同一发育阶段内,斯特拉勒积分值分布集中,整个发育阶段的斯特拉勒积分可以作为处于这一发育阶段的所有分支小流域发育阶段的代表值.处于幼年晚期和壮年期的流域,斯特拉勒积分处于0.450.6之间,崩塌滑坡最严重.     

关于fxxfyy-fxy^2=0时函数f（x，y）的极值的一个注记

用驻点的去心邻域内各点P处函数沿以驻点为端点的过点P的射线方向的方向导数是否同号，来判定二元函数fxxfyy-fxy^2=0时的极限。     

电力系统中性点运行方式教法探讨

文章阐述了电力系统中性点在不同运行方式下的特点、应用范围等。为提高课堂教学效果,从遵循人类认识自然的基本规律入手,对电力系统中性点运行方式的教法进行了探索。     

自适应邻域选择的I somap算法

针对流形学习算法Isomap对于稀疏数据局部邻域大小选择的敏感性,提出一种自适应邻域选择的降维方法 A-Isomap(Adaptive-Isomap).在数据稀疏的情况下,通过邻域选取算法自适应的动态选择每一个样本点的邻域大小,很大程度上避免了对短路点的选择;同时,使用聚类信息来汇聚相似的样本点,保证了降维后的数据具有很好的可分性.为了验证算法的有效性,将该算法应用于手工流形的降维,结果表明该算法能较好的展现降维效果.