基于半周期预测的减摇水舱控制方法及验证

可控被动式减摇水舱能够通过气阀控制空气连通道延长了水舱的固有周期,实现宽频船舶横摇减摇.关阀时刻和关阀时间与船体横摇运动规律相关,由于船体在海浪中的随机运动难以准确计算.小波神经网络的半周期预测控制方法,预测船体横摇的下一个半周期,实时计算控制参数,拓宽减摇频带.通过半实物仿真验证,较传统的方法减摇性能有明显提升.     

基于传播模拟的消息流行度预测

社交网络中的消息流行度预测问题对于信息推荐和病毒式营销等应用具有重要意义。该文提出了一种基于传播模拟的消息流行度预测方法,首先使用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率,然后使用独立级联传播模型在真实的社会网络上模拟消息的传播过程,从而完成消息流行度的预测。该方法的优点在于更充分的利用了社会网络的结构和用户特征信息。该文在Twitter数据集上的实验结果表明,相对于基准方法,该文提出的方法具有更高的准确率和稳定性。     

苏格兰闹独立与经济挑战

苏格兰独立带来的政治风险,可能才是英国乃至整个欧盟未来将不得不面对的严峻挑战,相伴而生的社会、政治风险,无论是对于英国自身,还是刚刚走出主权债务危机泥潭的欧洲,可能都将是一场严峻的挑战。自2013年11月份以来,关于苏格兰可能脱离英国的言论就在市场上蔓延。虽然此前大部分人都认为这可能只是短暂的花絮,并不会变成现实,但今年9月7日英国泰晤士报的YouGov民调结果却让人大吃一惊：在明确表态的民众当中赞同独立的人数占到了51％。当地时间9月19日,苏格兰独立公投落下帷幕,苏格兰人民以55％的支持率选择留在英国。     

数字式电子调速器的研究

简述了电子调速器的产生和发展、优点以及应用的领域,电子调速器的四个组成部分：控制器、执行器、执行器驱动机构和传感器,各个组成部分的作用,不同调速系统采用的不同的执行器和传感器;分述了不同的控制策略：PID控制、模糊控制、模糊PID控制和模糊自适应PID控制,以及对调速系统的调速性能和稳定性的提高;不同系统采用的不同的建模和仿真方法,提出了现阶段电子调速技术存在的几个问题：控制算法的选择、控制器的处理能力和执行器的精度;今后发展的方向：引入智能控制算法、多CPU结构体系的采用、控制器的抗干扰以及专用执行器和传感器的开发和扩展更广阔的应用领域.     

基于BP神经网络的城市环境空气质量预测模型

本研究以监测所获得的数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了城市环境空气质量预测模型,并对该模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明：通过BP神经网络建立的空气质量预测模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在5％以内,能够很好地满足实际应用的需求.更重要的是,所建立的预测模型无需了解空气质量变化的内部机制,比传统的基于复杂数学模型的预测方法更为便捷,为环境保护部门可以提供更加可靠的决策依据.     

基于灰色GM（1,1）模型的区域人才需求预测

区域人才预测是一个典型的灰色系统.本文采用灰色系统理论对区域人才需求量进行预测,通过对部分已知数据的生成、开发,提取有价值的数据信息,预测结果相对误差较小,预测精度较高.     

基于SVM和RBFN的汽车主动降噪系统传感器故障诊断

汽车主动降噪系统的工作依赖于多个噪声传感器,一旦传感器发生故障,将严重影响降噪效果。为保证汽车主动降噪系统的性能,提出了由支持向量机(SVM)预测模型和径向基神经网络(RBFN)预测模型构成的传感器故障诊断系统,SVM模型判断是否发生传感器故障,RBFN模型则利用各传感器间的信息冗余关系定位故障传感器并对其信号进行重构。仿真结果表明,该诊断系统可有效实现汽车主动降噪系统中的传感器故障诊断及信号重构。与传统的汽车主动降噪系统相比,引入传感器故障诊断系统可保证更稳定的降噪性能。     

提升数据分析能力成熟度之四步曲

您是不是常常苦于对业务中碰到的问题找不到好的解决办法,又或者担心不久的将来会爆发一系列潜在的问题？在某些事件完全失控之前您是否想事先找寻到一些蛛丝马迹？如果您的回答是肯定的话,不要担心,这种情况并不是特例。     

优化变形能的平面多边形同构剖分

平面多边形间的同构三角剖分是平面形状渐进过渡与插值的基础,降低对应三角形的变形程度是获得高质量应用的关键.文中提出一种基于变形能优化的2个平面多边形的同构剖分算法,其中包含同构剖分生成和变形能最小化2个模块.首先根据用户指定的对应特征点对多边形进行顶点重采样,得到顶点一一对应的2个多边形;然后利用带约束的Delaunay剖分对其中的一个多边形进行三角化,得到源网格;再用重心坐标将源网格的内部顶点嵌入到另一个多边形得到同构剖分(目标网格);最后逐一检查三角形的变形能,对源网格中变形能超过阈值的三角形进行细分,用同构剖分模块生成新的目标网格.实验及数据统计分析表明,该算法可以得到较好的同构三角剖分,提升网格质量,并能很好地避免纹理细节失真.     

密度函数驱动的度量重构及其应用

一般情况下,以密度函数作为权重的带权测地距离并不满足严格的三角不等式,给诸多几何问题的解决带来了一定的困难.为此,提出一种基于密度函数重构非退化度量的鲁棒算法.该算法将给定密度函数与网格曲面的缺省密度场相结合重设网格曲面的边长,并保证每个三角形的新边长仍然满足三角不等式;然后使用精确的测地线算法计算任意两点之间的带权测地距离.实验结果表明,文中算法以平均曲率作为密度函数重构度量,在自适应采样与重新网格化问题上得到了高质量的结果,展示了该算法的有用性和有效性.