垂直腔激光器中弛豫振荡频率的优化控制

从垂直腔面发射的半导体激光器（VCSELs）的结构出发，利用增益与载流子密度的广义对数关系，借助小信号分析法，推出了直接调制情形下驰豫振荡频率的严格解析关系。分析指出，量子阱器件的光子寿命并非越短越好，欲提高VCSELs的驰豫振荡频率，除了增加注入电流，提高微分增益等基本途径外，控制器件的结构参数可使驰豫振荡频率达到极大值。同时，自发辐射因子的可控性，以及降低稳态载流子密度，也都是提高VCSELs驰豫振荡频率和拓宽调制带宽的有效措施。     

DSQ·40×10P型高倾抛料胶带输送机通过技术鉴定

一九八四年十二月十二日至十四日,四川省粮食局在崇庆县对DSQ·40×10 P型高倾抛料胶带输送机(简称高抛输送机)进行了技术鉴定。应邀参加鉴定会的有商业部郑州粮食科研所、商业部四川粮食科研所、四川粮食汽车大修厂和有关院校、制造、使用等21个单     

关于当前网络环境下CG艺术创作的探讨

"设计入侵"是"文化入侵"的重要代表和主要表现形式。文化自信和文化自律是当前中国CG人迫切具备的品质。探索本土CG创作的思路,提升本土cg艺术水平,保证本土CG产业良性发展既具有现实经济意义又具有巨大的文化社会意义。     

流域规划时空数据管理关键技术研究

针对流域规划工作中存在专业模型计算数据格式众多、时空数据分离、包含时间和空间信息的多方案对比不直观等问题,对流域规划中数据管理关键技术进行了研究。利用水资源分区和行政区划组合出了"流域-子流域-计算分区"不同层次的空间尺度,运用历史年月统计数据、长时间日观测系列数据,预测计算出了从规划基准年到近、远期规划水平年间不同时间粒度的成果,按照"数据集-对象图层-要素"的组织形式存储于关系型数据库中,用以构建厄瓜多尔流域规划时空数据库,实现了多格式数据集成化管理、不同尺度时空数据的整合以及多方案成果的直观表达,增加了流域规划工作中数据多样化分析的应用方式,提升了数据分析及其应用的自动化程度,通过对时空数据变化的直观模拟,提升了对比分析的工作效率。     

MATLAB软件在系统稳定性分析与仿真中的应用

系统的稳定性是系统实现其功能的前提,因此,对系统进行稳定性判断就显得很有必要.判断系统的稳定性可以从系统的线性模型出发,导出系统的系统函数,利用MATLAB软件对系统函数的极点分布情况和冲击响应的模式进行分析,并对系统进行建模仿真,得到系统的极点分布图和冲击响应的模式图,在此基础上,对系统的极点分布图和冲击响应的模式进行分析,根据系统稳定的条件,判断系统是否稳定.     

改进复杂网络模型的形状特征提取

目的 传统的基于欧氏距离的复杂网络表示方法容易受形状的非刚性变形影响。鉴于此,提出一种基于复杂网络模型与相对一致性距离相结合的形状特征提取方法。方法 首先,提取形状的边界轮廓点作为网络的节点,利用节点间的相对一致性距离作为边的权值构建初始的复杂网络模型;然后,利用阈值演化方法对初始网络模型进行动态演化,得到一系列子网络;最后,提取不同演化阶段下子网络的拓扑特征,实现对形状特征的提取。结果 分类和检索实验结果表明,相比于传统的复杂网络描述方法,本文方法对形状图像具有更强的描述和识别能力。结论 相比于传统的距离度量,相对一致性距离对形状的非刚性变形具有更强的稳定性。     

三峡区间面雨量空间插值方法对比分析

空间插值是常用的面雨量计算方法,以三峡区间为研究对象,选取反距离加权、普通克里金、协同克里金3种空间插值算法,进行面雨量空间插值计算和对比分析,其中协同克里金插值将地形作为影响因素。三峡区间面雨量插值结果表明:克里金插值在精度上要优于反距离加权插值,插值效果也更平滑;协同克里金的插值精度优于普通克里金,平均绝对误差、误差均方根相对于普通克里金插值分别降低了19%,10%。因此,在山区或地形复杂区域的面雨量计算,将地形作为协同区域化属性的协同克里金插值更合适。     

面向沿道路机动的最优路径模型优化

根据“公路”地理实体的数据结构以及机动的特点,对最优路径模型以及模型的影响因子进行解析,提出了改进的最优路径模型影响因子。通过层次分析法,量化改进后的权重体系并通过算例分析验证其合理性;利用改进后的最优路径模型,经验证符合实际情况需求。     

一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。