白酒没到到“拐点”，仅是增速放缓

2012年,对于中国白酒而言并不美好,经济下行、政策限制以及几经波折的各类“门”事件．给白酒行业带来了重重考验。在这样的背景下,许多业内人士得出了“中国白酒业不可能再像过去十年那样高速增长”的论断。而我认为,尽管中国白酒行业在2012年受到了诸多挟制,其增长速度会有所放缓,但是其增长潜力依然优于其他大多数行业。     

适用于压缩感知估计角度的测量矩阵研究

针对接收数据压缩投影后导致到达角 (Direction-Of-Arrival, DOA)估计精度不高的问题,提出一种高精度的全局信息压缩投影到达角估计算法。该算法首先提出更适应角度估计的空域稀疏化范德蒙矩阵作为测量矩阵,然后对由其组成的Gram矩阵的非对角元素进行压缩处理得到目标矩阵,接着利用步长符合沃尔夫条件的梯度下降法优化Gram矩阵,得到当Gram矩阵与目标矩阵最接近时所对应的可以保留更多全局信息的测量矩阵,最后利用此矩阵压缩接收数据,将接收数据投影到测量矩阵空间,进行稀疏重构得到角度估计结果。仿真实验表明,所提算法角度估计精度远优于同等条件下辐射源信号直接重构的角度估计结果,且在信噪比大于-6dB时数据压缩投影后角度估计的成功率达到100%,性能优越。      

基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法

针对基于Hermitian分解的协方差角度估计算法在低信噪比(SNR)时性能差的问题,提出了基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法。该算法首先用接收信号扫描角度空间内的所有导向矢量,划定正确的角度估计区间,并给出判断角度估计结果是否可靠的标准。然后构造协方差矩阵,得到角度估计结果,接着以角度估计结果是否可靠为判断标准自适应地对原始信号进行重采样。若重采样后对应某一信号的多个角度估计结果都不可靠,则对原信号重采样并估计到达角,直到所有信号均有可靠结果为止。仿真结果表明,所提算法修正异常的角度估计结果,提高协方差角度估计算法在低信噪比时的精确度。     

基于数据库的综合柱状图绘制系统设计与实现

绘制综合柱状图是地质工作中的一项重要工作,但当前的相关绘图软件基本上是基于AutoCAD或者MAPGIS等商用GIS平台,不具有独立版权,代价较高。论文基于VC++开发工具,从底层开发出一套面向数据库存贮的地质综合柱状图绘制系统GSIS-HSM,它支持文字、图片、符号、多种线型及复杂组合图形的绘制,并提供了灵活的操作方式和编辑功能。该系统在实际应用中很好地满足了生产要求,表现出良好的通用性和可扩展性。     

基于STR算法的三维地质模型R树索引构建与分析*

针对三维结构模型中地质体层状分布、厚度较小、形状极不规则以及空间分布多样等特点,采用STR算法构建多体R树索引,分析了构建索引预处理过程和处理断层、全区域覆盖等类型地质体的方法。数据测试表明,基于STR算法的多体R树索引整体性能优于传统R树,并且多体索引构建预处理中X、Y、Z的选取顺序对不同类型地质结构模型的查询性能也有不同影响。     

三维折剖面的Delaunay三角剖分算法

三维折剖面Delaunay三角剖分在三维地质建模和其他领域具有广泛应用。目前常用的方法是将其投影到二维平面三角剖分。该方法有三点不足：（1）违反Delaunay三角剖分优化准则;（2）悬三角形问题;（3）投影多值问题。通过研究分析三维折剖面的数据组织以及几何特点,提出了折剖面“展开”剖分方法,即将三维折剖面的三角剖分转化为二维平剖面的剖分。该方法具有点之间的水平距离以及原剖面数据拓扑关系不变的优点,很好地解决了折剖面投影三角剖分的不足。     

基于SDBN-ELM的土壤污染风险评价研究

为有效进行土壤污染风险评价,解决当前土壤风险评价方法精度不够高的问题,提出了一种稀疏深度置信网络。在深度置信网络的训练过程中引入稀疏约束的思想,利用稀疏受限玻尔兹曼机组成稀疏深度置信网络,之后将稀疏深度置信网络与极限学习机两者进行结合,最终构建出稀疏深度置信网络-极限学习机模型,预测内梅罗污染综合指数,对土壤污染风险进行评价。以华北某地区的土壤数据为实验对象,通过实验证明,所提出的模型相较于对比模型具有很高的精度,可以有效评价土壤污染风险。     

个人出行信息管理系统的设计与实现

针对人们日常生活中的出行信息管理问题,对个人出行的位置信息、时间信息以及行程中所记录的照片和文字信息的管理方式进行了个性化研究与设计,以Android Studio为开发平台,以开源Open StreetMap作为网络电子地图平台,以APP的形式为用户提供相应服务,主要实现了实时定位功能、地点搜索功能、路径规划功能、行程管理功能及相册功能。个人出行信息管理系统已基本涵盖电子地图所具有的基础功能,另外还包含与个人出行相关的行程信息的存储与展示功能,可以记录位置信息、图片和文字信息等。作为一个日常使用的APP,系统界面简洁、功能明确,为用户的行程管理提供了有效的途径。     

面向视觉变量感知特征的时空过程可视化模型

时空过程可视化具有重要的研究价值与意义。以时空过程为目标,在分析时空数据分类与时空过程的基础上,综合考虑时空视觉变量、感知特征、可视化分类与表现形式等要素,提出时空过程可视化模型S-TProc_VisModel。该模型包含模型输入、视觉变量、视觉感知特征、时空过程可视化形式、模型输出五个部分,可以划分为时空数据、时空过程、视觉变量、视觉感知、可视化类型、表现形式、可视化成果七个层次。利用该模型不仅能有效表达时空要素的位置、形态,还能描述事件中的时空过程及时态变化。经实验证明,S-TProc_VisModel模型能够充分展示时空过程内容,并能形象完整地展示过程细节。