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1.
异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。 相似文献
2.
通过比较《妻妾成群》与《简爱》、《红粉》与《小巷深处》,分析了苏童的“女性化”小说在叙事模式和思考方式方面与女性作家及现实主义作家的不同。认为苏童的小说描写女性相互间的争斗,揭示她们性格中固有的缺陷和自身文化的局限,他以比女作家更“女人”、比男作家更深刻、比一般现实主义作家更具先锋性的写作姿态,开创了为大众所喜爱的独特风格。 相似文献
3.
水电站月度调度函数的模型制定与模拟结果评价 总被引:1,自引:0,他引:1
基于统计学中多元逐步回归原理建立了多年调节水电站分月调度函数模型,并根据水电站优化调度特征确定待选自变量,用以指导电站实际优化调度运行。在考虑电站自身各约束及综合利用要求的前提下,进一步采用程序设计模拟调度函数指导水电站长系列调度运行,通过对模拟结果的全面评价,证实所建立的调度函数具有良好的指导意义和实用价值。 相似文献
4.
针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明:PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。 相似文献
5.
在我国水库群规模日益庞大、功能结构日益复杂化的背景下,结构分析方法在水库群优化调度模型求解中占据越来越重要的地位。为全面梳理不同结构分析方法的适用性和优劣性,以及为复杂结构水库群优化调度提供高效的结构分析方法,基于水库群优化调度60余年来的研究成果,分别阐述了顺序模拟法、蓄供水判别式法、效用均衡理论法、聚合-分解法和水力关联矩阵法5种结构分析方法的研究进展。顺序模拟法逻辑直观、普适性强,蓄供水判别式法能够对发电调度中水库群的蓄供水次序快速排序,以上2种方法均适宜于串联结构水库群结构分析;效用均衡理论基于微观经济学厂商均衡理论对水库群调度方式进行优化,理论基础坚实,适用于水力关系较为独立的并联水库群;聚合-分解法包含水库群联合调度图和大系统分解协调2种形式,可与其他串并联结构分析方法联合使用,适用于大规模混联结构水库群;水力关联矩阵法则采用矩阵形式描述水库群内部两两之间关系,不受水库群结构组合的限制,因此适用于任何结构水库群。结构分析方法对于优化高效求解水库群优化调度问题至关重要,但也需要与其他环节配合才能实现,建议未来在径流预报信息利用、优化调度统计模型与物理背景耦合及混联水库群精细化调度等方向开展进一步研究。 相似文献
6.
采用超滤法结合高效液相色谱法测定苦参碱与人血浆蛋白的结合率.血浆超滤波经二氯甲烷溶剂萃取后,以0.1%磷酸溶液(含0.1%三乙胺)-乙腈(体积比为93∶7)为流动相,槐定碱为内标,检测波长220 nm下测定苦参碱.苦参碱在0.2~15.0 μg/mL范围内线性关系良好,平均回收率为86.2%,日内、日间精密度均小于10%.超滤法结果表明,苦参碱在不同浓度下的血浆蛋白结合卒为17.2%~23.1%,蛋白结合常数为(8.838±0.964)× 103 L/mo1.苦参碱与人血浆蛋白结合较弱,结合率在测定浓度范围呈浓度依赖性. 相似文献
7.
OFDM(正交频分复用)系统是一种多载波调制技术,对同步偏差十分敏感,同步偏差会大大影响系统性能。简单介绍了OFDM的原理和同步问题,对已有的各种同步算法进行分类。基于训练序列的同步算法在定时同步中得到广泛应用,对其进行了分析和比较。 相似文献
8.
9.
文中针对传统并行K-means聚类算法时间复杂度比较高的问题,结合Hadoop平台以及MapReduce编程模型的优势,提出了利用Hadoop及MapReduce编程模型实现大数据量下的K-means聚类算法。其中,Map函数完成每条记录到各个质心距离的计算并标记其所属类别,Reduce函数完成质心的更新,同时计算每条数据到其所属中心点的距离,并累计求和。通过实验,验证了K-means算法部署在Hadoop集群上并行化运行,在处理大数据时,同传统的串行算法相比,确实能够降低时间复杂度,而且表现出很好的稳定性和扩展性。 相似文献
10.