非线性时间序列数据中的关联维提取

本文将混沌方法引入具有非线性时间序列的降雨量分析。首先对有关混沌及关联维的概念作简单介绍,在确定降雨量数据具有混沌特征后,对其进行关联维提取,得到颇具意义的结果。     

J2EE项目中数据访问策略的选择

本文介绍了目前J2EE项目数据访问策略的选择，其中重点描述了O／R映射这种数据访问策略的特点及其适用的最佳条件，它可以帮助我们在项目的开发阶段通过清晰的映射方案构造出高效率的DAO层，为项目的成功打下良好的基础，特别是对于项目的式样变更以及后期维护．这种数据访问策略提供了最大程度上的灵活性。     

天锅甑收酒中的映射现象研究

天锅甑在由酒中有两个特征现象：一是解除了甑盖内高浓度酒 对出馏酒汽中水溶性组分的约束；二是出现了映射凝结现象。这两特征的综合使一段酒中总酸等水熔中。同时，映射现象的存在增加了对甑桶热力状态分而及操作质量的敏感程度。大生产实践表明，天锅型甑盖配以常规大甑在酒的理化指标基本不变的前提下提高了基酒中总酸含量１６．６％，口感醇和而无新酒味等特点。     

虚拟数据中心的数据映射与数据路由策略研究

数据中心基础数据积累通常使用三种手段:1)ETL技术;2)数据联邦技术;3)中间件技术.但三种技术侧重各有不同,不能同时满足数据集成的持久性与可用性.结合技术优势提出数据虚拟整合,为解决数据虚拟异构数据模型间的数据转换问题,通过对数据虚拟的分析,提出了一种基于元数据驱动的数据虚拟系统体系结构.构建了用于描述和存储映射策略的支撑元模型,并建立了相应数据路由策略.提出了对等主键思想,降低了处理阻抗.     

Petri网模型代码映射研究

为了简化仿真系统的实现过程,分析总结了Petri网到程序代码的映射准则,从Petri网的基本元素和关系入手,根据逻辑关系建立映射的三类原子语句,并通过两种合成方式形成分子语句。以原型Petri网为例,遍历可达标识图的各种分支路径,提出循环路径到循环结构语句的代码映射方法。最后给出了带抑制弧的扩展Petri网和受控Petri网的代码映射方案,为Petri网向程序代码的转换提供了理论依据。     

利用调和映射的复杂网格曲面螺旋刀轨生成算法

针对截平面法规划的复杂网格曲面刀轨的加工效率不高问题,提出一种复杂网格曲面螺旋刀轨生成算法.首先采用调和映射的方法对网格曲面进行参数化,然后根据残留高度确定参数网格中的参数环,在相邻参数环的参数点之间进行“分组匹配”,并依次计算初始和精确的对角参数螺旋线;在此基础上采用“区域划分”的方法快速生成了无干涉的网格曲面螺旋刀轨.对于复杂网格曲面的实验结果表明,文中的螺旋刀轨能够有效地提高截平面法刀轨的加工效率,且能够保证较好的加工质量.     

基于区域重组的异构FPGA工艺映射算法

传统异构FPGA工艺映射算法一般不打破实现专用功能和查找表功能的子网表之间的层次边界,因而缩小了映射的优化空间.为此提出一种利用区域重组打破单元间层次边界的异构FPGA工艺映射算法.首先利用贪心策略实现FPGA多单元的映射,即优先使用性能好的专用功能单元;然后利用标记锥实现子网表之间的区域重组,打破专用功能单元和查找表之间的层次边界,减小了映射结果的面积和延迟开销.实验结果表明,与公认的ABC中的工艺映射算法相比,该算法能平均减少逻辑单元面积12.2%,减少电路关键路径延时2.5%.     

基于信道估计的SC-FDMA自适应传输方案

由于SC-FDMA的峰均功率比（PAPR）比OFDMA低,因而被应用于3GPP LTE上行链路。论文分析了SC-FDMA传输系统的数学模型,介绍了基于导频的SC-FDMA系统最小二乘（LS）和线性最小均方误差（LMMSE）信道估计算法。在比较该系统集中式和分布式两种子载波映射方式在高低速不同移动环境下传输性能的基础上,提出了一种基于信道估计的SC-FDMA系统自适应传输方案。经仿真证实该方案比单纯采用一种子载波映射的方法性能更加优越,在相同的误码率情况下,能够节省大概3dB左右的信噪比。     

基于分形编码和LIC混沌系统的图像压缩加密算法

随着数字图像在网络中的广泛应用,其在安全、传输、存储等方面的问题亟待解决。提出的算法为分形编码提供了新型安全方案,分形图像编码具有压缩比高和重构质量高的特点,而混沌的不可预测性和初值敏感性适用于图像加密,将分形编码和混沌加密有效结合可以充分发挥两者的优势。此外,通过耦合增强构造新的混沌系统,改善了种子映射复杂度低、混沌范围有限等问题,并设计了置乱扩散同时进行的加密结构来提高算法效率。实验表明,提出的算法的密钥空间大、密钥敏感性强、相邻像素相关系数和信息熵都接近理想值,能够抵抗多种常见攻击,且加密速度更快,能满足实际应用的需要。压缩性能方面,在满足重构视觉质量的同时达到了较其他方案更高的压缩比。     

土石坝渗压水位极值预测

渗压水位极值预测是监控土石坝安全的主要途径之一,目前用于渗压水位极值预测方法需给出正确的自变量。渗压水位极值最主要的影响因素是上游水位,当渗压水位极值与上游水位相关性弱时,预测模型准确度低。提出一种仅考虑测值序列、不考虑自变量的渗压水位极值预测及评价方法。该方法基于最大Lyapunov指数建立预测模型,利用马氏链的遍历性和平稳分布对该无自变量模型进行评价。算例表明:对于与自变量相关性弱的渗压水位极值,预测模型的预测效果优于常规方法,误差评估模型评价合理。基于混沌理论和随机过程的预测模型及评价方法能形成一套精度较高、实用性强的序列预测及评价方法,覆盖常规预测方法的弱能力区域,可用于建立自变量不明确的测值序列预测模型。