乳液聚合中单体醋酸乙烯酯与保护胶体聚乙烯醇的接枝反应研究

研究了以聚乙烯醇为保护胶体的醋酸乙烯乳液聚合中,聚乙烯醇与单体的接枝反应。探讨了引发剂用量、聚合反应温度、保护胶体聚合度等因素对接枝反应的影响。     

考虑转包的平行机供应链排序

研究一类考虑转包的供应链排序问题, 即工厂从客户处接受一批订单, 这些订单既可以由工厂完成, 也可以通过支付一定费用进行转包. 工厂需要确定被转包的订单集并安排未被转包订单的生产和运输. 针对工厂为平行机生产环境的情况, 以交货期限内完成所有订单的转包成本、生产成本与运输成本之和最小化为目标, 构建了问题的数学模型, 并设计了启发式算法. 最后通过数值实验结果表明了算法的有效性.

     

不确定性R¨ossler 系统的自适应鲁棒跟踪控制

研究具有外部不确定性R¨ossler 混沌系统的鲁棒跟踪控制问题. 基于动态面控制原理设计自适应鲁棒控制器, 给出了系统参数的自适应更新律, 使得被控闭环系统的各误差变量一致有界. 系统输出曲线渐近跟踪任意期望轨道, 且跟踪误差能被控制在任意小的范围内, 而无须知道系统的参数及外部不确定性的界限. 基于稳定理论给出了具体的稳定性分析, 并通过数值仿真验证了该方法的有效性及鲁棒性.

     

一种快速的判别公共向量分类方法

在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE 3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。     

时序最短路径算法

最短路径是指网络中两结点间阻碍强度最小的一条路径。传统的最短路径是在静态网络上进行研究的,然而现实生活中很多网络是动态的、有时序性的,因此传统的最短路径算法并不能用于解决所有最短路径问题。为了寻找时序网络上的最短路径,在Dijkstra算法思想基础上,提出一种时序最短路径的精确算法。文中利用严格的数学推导证明了本算法的可行性,并通过对构建的网络做实证分析验证了算法的正确性。     

FO-CA:一种基于距离差异度组合权重的多属性数据分类方法

为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。     

带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

涂料剖析

简要分析了不同涂料体系分析程序,说明了每种涂料剖析体系中应该注意的事项。     

经营与构成——中国画的平面构成之美

无论设计还是绘画,都离不开对形式美的研究。平面构成的基本原理、形式、内涵,成为设计与绘画两者之间最深入和广泛结合、运用的研究平台。将平面构成这一艺术设计领域里的重要内容与中国画进行多层面多角度的通融体悟和实践,成为新时期中国画多元化发展的重要途径和手段。