采用隐式空间映射算法的阵列方向图综合

通过将隐式空间映射算法与矩量法结合来实现阵列天线的方向图综合,进而提高阵列参数的优化效率.在优化中,分别采用简单剖分和复杂剖分的矩量法模型作为隐式空间映射的粗糙模型和精细模型.同时,选择馈电幅相作为辅助优化变量,并通过差分进化算法完成参数抽取过程以找出合适的中间变量,实现粗糙模型对精细模型的逼近.分别给出了优化馈电幅值、相位、单元间距的算例,表明采用隐式空间映射算法能够有效地提高优化速度,完成方向图综合.     

石英振梁加速度计关键结构优化设计技术

为满足石英振梁加速度计高动态性能的要求,对其关键结构石英谐振器进行优化设计分析．在总结 结构优化设计的数学描述以及模型建立的原则基础之上,用模态分析理论和有限元软件工具,构建结构隐式 约束函数,给出生成分析文件,定义优化变量,设置了与优化有关的具体步骤,分析各设计变量的变化规律及 影响．结果表明,结构优化后,尺寸比较合理,满足设计目标,石英振梁加速度计中的单个摆片的标度因数值 提高了16%,改善了加速度计的性能     

广义预测控制与滚动式LQG控制关系

基于输入输出模型的广义预测控制与基于状态空间模型的滚动优化控制之间的关系还没有被人们所认识.本文基于CARMA模型及其等价的状态空间模型,建立了多变量广义预测控制算法的各种等价形式;给出了一种多变量滚动式的LQG控制算法;建立了随机多变量系统的广义预测控制与LQG控制之间的关系,导出了闭环系统特性方程,从而为分析多变量广义预测控制系统的稳定性和鲁棒性奠定了基础.     

SUV白车身隐式参数化建模及多性能优化轻量化

SUV白车身的结构形式、载荷形式等与三厢式轿车白车身不同。为了实现某SUV白车身结构的自动快速轻量化设计,建立了该SUV白车身隐式参数化模型。首先利用相关性分析方法分析预先给定的90个位置、形状及厚度等设计变量对车身结构刚度的影响,筛选出具有轻量化潜力的设计变量。然后对筛选出来的30个设计变量进行多性能优化设计,最终取得了良好的轻量化效果。研究结果表明,隐式参数化建模方法及基于相关性分析的多性能优化轻量化设计方法可以应用于SUV车身结构轻量化设计,具有较好的工程指导意义。     

基于线性不等式组的选课模型

研究了一个由线性不等式组所描述的选课模型。通过对决策变量的约束矩阵进行隐式枚举的方法给出其解法。以某学校数学类课程为例，给出基于这个模型的选课方案，并分析了模型的合理性和实际意义。     

构架式空间可展开天线结构优化参数预测模型

为了得到构架式空间可展开天线结构优化中目标函数与设计变量的解析表达式,基于BP神经网络建立一种天线结构优化参数的预测模型．根据天线背架的结构及神经网络的训练原理,构建对优化参数进行预测的网络模型;应用有限元软件ANSYS对优化参数进行数值计算,通过正交试验设计,得到BP神经网络的训练样本;调整传递函数、隐层节点数及训练...     

弹性结构的非结构网格有限体积数值模拟

为了分析复杂结构动力学以及应力波传播问题提出一种基于非结构化网格有限体积法的弹性结构数值模拟方法,采用位移和广义压力作为原始变量,推导出适用于可压缩和不可压缩弹性体的一致控制方程形式.空间采用有限体积方法和时间项采用二阶欧拉隐式格式离散,通过半隐式预测-校正两步算法(SIMPLE类算法)实现压力和位移耦合求解.最后通过...     

多层与多对象结构方程模型的约束最小二乘解

广泛应用的结构方程模型(SEM)属于不定方程模型.首先对现有的偏最小二乘(PLS)算法进行了改进, 在模长约束和路径分析思路下找到PLS最佳迭代初值, 然后结合配方回归给出了模型的确定性算法.一般SEM的结构变量是单层的, 直接联结观测变量;提出了多层SEM, 它的结构变量有下级结构变量, 再联结观测变量;基于约束最小二乘给出了算法.一般SEM的观测变量来自一个总体, 因而提出了多对象结构方程模型, 它的观测变量来自多个总体, 结合原来提出的评估模型给出了相应的算法.     

组合证券投资决策的随机规划模型及其等价算法

引入概率测度和置信水平,给出了组合证券投资决策的随机规划模型.并针对风险证券投资组合收益率随机变量的分布情况,分别给出了模型的不同解法,即传统的优化理论算法和等价性线性规划算法.数值算例表明,该算法具有简便、可行、有效的特点,更具有实际的应用价值.     

一种压缩稀疏用户评分矩阵的协同过滤算法

提出了一种通过降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法(基于项目多类属概率潜在语义的协同过滤算法).首先将概率潜在语义分析法中的隐变量集固定为项目的多类属集,明确隐变量的意义,限制隐变量的变化范围;而后迭代学习隐变量的分布,即用户的兴趣模型,压缩用户评分矩阵;最后用学到的兴趣模型度量用户的相似度,对目标用户做出推荐.仿真实验结果表明:该算法有效解决了数据稀疏问题,平均绝对误差低于基于记忆的协同过滤算法4%;与通过概率潜在语义分析法降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法相比,该算法明确了隐变量的意义,提高了对系统的理解,并取得了富有竞争力的推荐性能.     

隐私保护下的车辆轨迹联邦嵌入学习与聚类

智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率. 然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战. 针对车辆轨迹数据分散在不同持有方且出于隐私保护无法共享数据的背景,利用差分隐私联邦学习框架来构建序列自编码网络提取轨迹序列的低维表示,并进一步利用轨迹的低维空间向量来发现不同时段下车辆的频繁路线. 提出的框架既通过本地训练避免了用户隐私数据的分享,又能通过高斯差分隐私机制防止模型信息的泄露. 该框架在真实的轨迹数据集上进行了验证,利用LSTM自编码作为嵌入学习网络,与非联邦、非差分加密的模型进行了对比分析,最后对三种得到的轨迹嵌入通过聚类分析发现该框架下学习的模型在充分尊重了隐私保护的前提下,仍然能够找出有效的频繁轨迹.     

基于社区时空主题模型的微博社区发现方法

提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法. 该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域; 利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度; 将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型; 最后通过EM方法和Gibbs采样,实现时空主题模型参数估算,以基于主题相似性进行社区发现. 实验表明,该方法能更加准确地识别微博社区.     

New approaches to cognitive work analysis through latent variable modeling in mining operations

This paper discusses the utilization of latent variable modeling related to occupational health and safety in the mining industry. Latent variable modeling, which is a statistical model that relates observable and latent variables, could be used to facilitate researchers' understandings of the underlying constructs or hypothetical factors and their magnitude of effect that constitute a complex system. This enhanced understanding, in turn, can help emphasize the important factors to improve mine safety. The most commonly used techniques include the exploratory factor analysis(EFA), the confirmatory factor analysis(CFA) and the structural equation model with latent variables(SEM). A critical comparison of the three techniques regarding mine safety is provided. Possible applications of latent variable modeling in mining engineering are explored. In this scope, relevant research papers were reviewed. They suggest that the application of such methods could prove useful in mine accident and safety research. Application of latent variables analysis in cognitive work analysis was proposed to improve the understanding of human-work relationships in mining operations.     

基于隐含主题和语义树的医学文本自动批注

针对医学文本缺乏可量化数据结构,基于关键词模型的文本处理方法不适用的问题,在研究词之间潜在语义关联和关键词树结构的基础上,构造了一种基于潜在语义树的语义分析模型用于医学文本的数据挖掘。进一步地将隐含主题与潜在语义的研究相关联,设计出一种基于潜在狄利克雷分配和潜在语义树模型的文本处理方法,可针对不同类型的医学文本生成有一定可读性的自动批注。该方法形成的自动批注主观性低,其准确度和可读性均高于关键词模型的处理结果,可辅助医生进行医学文本的批注和分类,从而减轻其工作量。程序结果表明,该方法目前可应用于对医学图像所见形成诊断意见、对病人病历进行摘要形成和对病症描述给出对症处方等方面,批注的语义匹配度可达67.7%,文本的平均可读性为60.02%。     

输油管布置的数学模型

输油管的合理布置,能使成品油的输送距离尽量缩短,降低建设输油管线的费用。文章构建了共用管线与非共用管线费用相同和不同时的2种模型,并且结合实例,对相应的模型进行了求解和验证,特别在第二种方案模型中结合实际问题利用代数知识求得管线总费用的最小值。     

Convective heat transfer enhancement of laminar flow of latent functionally thermal fluid in a circular tube with constant heat flux: internal heat source model and its application

Latent functionally thermal fluid is a kind of new two-phase fluid, in which phase change material is microencapsulated and suspended in a conventional single-phase heat transfer fluid (fig. 1). Such a slurry is of much larger apparent specific heat than conventional single-phase fluids during the phase change period, which enhances the heat transfer rate between the fluid and the tube wall. The flow rate and pump power required can be reduced evidently by using the slurries …     

城市混合用地停车共享需求模型——以北京市华贸中心为例

基于停车泊位共享的思路,通过停车需求调查,分析了典型混合用地北京市华贸中心的停车需求特性,建立了基于单一用途建筑物停车需求叠加模型和停车需求共享模型,通过比较,停车共享模型计算的误差明显低于利用叠加方法的误差.     

网格技术在协同工作领域的应用研究

针对目前协同工作领域中所存在的不足,结合当今迅猛发展的网格技术,提出通过服务网格来共享应用程序,通过数据网格来共享数据信息,通过计算网格来共享处理能力。给出了基于网格的一种协同软件模型,并对其体系结构和分层结构进行了详细的分析。     

一类带有潜伏期和接种期的SVEIR模型的全局稳定性分析

通过对带有潜伏期和接种期的传染病的研究,建立了一类带有潜伏期和接种期的SVEIR传染病模型,得到了决定疾病是否会成为地方病的基本再生数R0,讨论了传染病模型无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性.