基于MATLAB语言的地震波动力特性分析方法

地震波频谱组成的研究主要是利用Fourier分析或小波理论,而地震波对建筑物动力反应的研究则是通过拟加速度反应谱来进行．现行分析方法的数值化过程必须通过计算机编程来实现,而采用常规的编程语言实现起来往往较为复杂．基于此,作者提出了基于MAT—LAB平台的分析方法,可以大大提高地震波动力特性分析的效率,便于分析结果的图形化输出,为工程结构抗震计算提供有益的参考．     

短期洪水预报在磨盘山水库洪水调度中的应用

阐述和分析了拉林河干流磨盘山水库20070801#洪水的降水情况和洪水特点,结合《磨盘山水库洪水及兴利调度系统》所提供的数据资料进行2007年主汛期首次洪水调度。     

一种基于改进层次聚类的Hough空间峰值检测方法

运用Hough变换对序列图像中的弱小点目标运动轨迹进行直线检测时,常规的Hough变换参数空间峰值检测方法难以区分相近的目标运动轨迹。为满足多目标有效跟踪的应用需求,文章根据目标Hough变换参数空间的狭长型特点,结合改进的层次聚类方法,给出一种基于层次聚类的Hough变换参数空间峰值检测方法。通过实验分析,验证了文章所提方法的有效性。     

利用COSMIC电子密度数据分析全球NmF2

利用COSMIC掩星观测获得的电离层电子密度数据,对2009年不同季节的电离层F2层峰电子密度分布特征进行了研究.采用人工神经网络插值技术,以世界时、地理经度、纬度、F2层峰电子密度及地磁活动指数Kp作为人工神经网络输入层的5个神经元,以NmF2作为输出层神经元,获取全球分布的NmF2.结果显示,位于南半球的威德尔海异...     

峰值功耗优化的力引导调度算法

提出了基于单周期操作和多周期操作的峰值功耗优化的力引导调度算法。该算法运用传统力引导调度算方法的基本思想,通过对力相关参数的重新设置,实现了调度过程对周期功耗的平衡分布,从而达到了峰值功耗最小化的目标。实验结果显示,在控制步数目和资源数目相同的情况下,该算法在峰值功耗优化方面比传统的力引导调度算法有所改进,与基于整数线性规划的算法基本相当。     

减法聚类的Hough变换航迹起始算法

针对低信噪比、低信杂比目标检测时Hough变换累积矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种基于减法聚类的Hough变换航迹起始算法.该方法首先采用Hough变换初步筛选出参数空间上大于投票阈值的投票值,然后采用减法聚类对获取的参数进行二次处理.实验表明该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象,而且对杂波干扰具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测.     

不同设计使用年限建筑结构作用的取值

按现行建筑结构设计规范的思想,给出不同设计使用年限建筑的结构重要性系数,来调整结构荷载效应取值。依据现行抗震规范设防水准,给出不同设计使用年限建筑的多遇和罕遇地震动参数,计算建筑结构地震作用取值,为工程设计提供参考。     

东北植被生长峰值特征的变化及对气候和物候的响应

全球气候变化导致植被生长的季节性节律事件（如返青期、衰落期和生长峰值期等）发生显著变化。植被返青期、衰落期和生长季长度的变化已经得到广泛报道,植被生长峰值代表植被光合作用能力和对气候变化的响应,目前关于植被生长峰值特征（时间点和最大生长幅度）的时空变化和控制机理的研究相对较少,仍需在不同区域深入探讨。以植被覆盖度较好的中国东北地区为例,首先利用长时序遥感NDVI数据（GIMMS NDVI3g）和逻辑斯蒂法提取植被关键物候参数,然后分析了植被生长峰值关键特征（日期和幅度）的变化格局及对气候因子和返青期物候的响应,最后探索了生长峰值对植被生产力变化的贡献。结果表明：东北地区整体的生长峰值时间点和返青时间点呈现延迟趋势、生长幅度呈上升趋势（与MODIS EVI趋势验证一致）,生长峰值存在一个约11 a的周期;季前气温和降水对生长幅度的影响范围和幅度较小,主要作用在草原区域,对峰值时间点的显著影响主要在北部森林区域;返青期对生长峰值的控制作用大于气温和降水因素,并且返青期在森林和草原区域主要影响生长幅度变化,在农作物区主要影响生长峰值时间点变化;植被最大生长幅度对自然植被生产力长期变化的影响显著。东北地区生长峰值及对气候、物候响应的不同时空格局反映了植被生长峰值对气候变化的适应能力的差别,并造成多样的植被固碳格局。生长峰值研究有助于深入理解植被光合作用的时空变化格局和气候变化情景下的碳循环过程,对我国东北地区的生态系统评估和管理也有参考意义。     

面向理想性能空间的跨架构编译分析方法

编译器性能是计算机系统架构充分发挥优势的体现,编译器优化受机器平台与编译器特征的影响.编译器分析是在目标编译器与多参照编译器、目标平台与多参照平台之间进行的,即编译器与平台的组合是分析的基础.只有在多组合情况下才能为目标编译器优化提供最大可能的性能提升空间和详细的优化方案,但增加编译器与平台的组合往往会增加无法计量的分析工作量.为此,提出了一种基于峰值架构的面向跨平台跨编译器分析方法.基于峰值架构集为目标编译器构建理想性能空间,结合细粒度优势优化定位技术为目标编译器提供优势优化选项和优化方向,并实现编译器优化.最后通过实验验证了该分析技术的实用性与普适性,并为Intel平台上的目标编译器gcc提供了优化方向.     

结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法（DPC）的聚类结果对截断距离[dc]的取值较为敏感、手动选取聚类中心存在着一定主观性的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法（WOA-DPC）。利用加权的局部密度和相对距离乘积的斜率变化趋势实现聚类中心的自动选择,避免了手动选取导致的聚类中心少选或多选的情况;考虑到合理的截断距离[dc]是提高DPC算法聚类效果的重要因素,建立以ACC指标为目标函数的优化问题,利用鲸鱼优化算法（WOA）有效地寻优能力对目标函数进行优化,寻找最佳的截断距离[dc];利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集对WOA-DPC算法进行测试。实验结果表明,该算法在FMI、ARI和AMI指标上均优于DPC算法、DBSCAN算法以及K-Means算法,具有更好的聚类表现。