Dubuc-Deslauriers细分格式生成函数递推公式

细分格式是一种在初始控制网格基础上,通过迭代局部加细并应用特定拓扑规则,逐步形成光滑曲线或曲面的迭代方法.m重2N点Dubuc-Deslauriers细分格式是一种广泛应用的插值型格式.当重数m或N较大时,由于涉及多个控制顶点,Dubuc-Deslauriers细分格式面临计算效率和稳定性的挑战.通过将一次加细操作分解为多次小范围操作,Dubuc-Deslauriers细分格式的递推公式形式有效提高了计算稳定性.给出了m重2N点Dubuc-Deslauriers细分格式递推公式的生成函数的表达式,并探讨了2重和3重情况的特殊形式.

双参数四重细分法

文章借助反向构造和倍乘平滑因子操作提出一种双参数四重细分法,运用生成多项式推导证明该四重细分方法的连续性,求解出满足C^(0)~C^(3)连续性的具体参数取值区间。该文通过数值实例分析各参数对形成曲线的影响,用动态的参数迭代过程描述曲线生成的变化细节。

基于构造绝对值三角函数的光栅信号细分

为了进一步提高光栅传感器的测量精度,需要对信号进行细分,但光栅莫尔信号的细分精度取决于信号的质量。本文利用归一化并结合CORDIC的方法补偿了直流、幅值、相位等误差,利用补偿后的信号构造绝对值三角函数,实现一个完整周期信号的16倍细分,并通过MATLAB进行了仿真,验证了该方法的可行性。

一类具有保凸性质的四点二重细分格式

细分曲线曲面造型方法是一种简单、易操作的几何造型方法。为了进一步丰富曲线曲面造型的理论方法,通过二次融合的方式,提出了一类新型的带参数的四点二重逼近细分格式。当参数取特殊值时,构造的细分格式包含一些已有的逼近细分格式,比如三次B样条细分格式、四次B样条细分格式和五次B样条细分格式,还可以生成一些新的逼近细分格式。利用生成多项式的方法证明了该细分格式的收敛性和连续性,并且给出了相应的参数的取值范围。同时证明了当参数在特定范围内取值时,生成的极限曲线具有保凸性。最后通过一些数值实例证明了参数对极限曲线的影响,通过调节参数,该细分格式可以满足不同几何造型的需要,说明了所构造的细分格式是有效的。

用平面六边形割角的细分曲面生成方法

平面六边形是一种更契合自然并具有独特优点的多边形,找到一种方便实用的平面六边形细分格式是细分曲面研究领域中的基础工作之一。本文提出了一种平面六边形细分方法,对任意初始凸多面体网格,只用平面六边形进行割角细分,可以使得细分曲面光滑、保凸、具有插值性质,且细分过程中新增的面片都是平面六边形.我们将该方法简称为平面蜂窝细分.论文给出了平面蜂窝细分的拟线性四点格式几何规则及其细分矩阵,其几何意义直观,相应的算法简单、可行且数值稳定.论文分析了细分曲面的收敛性和光滑性,给出了C光滑性条件及其证明.为了提高细分曲面的光滑性,传统的方法是使边数不同的多边形面片按等比例收缩,该方法对于平面蜂窝细分没有预期效果并且无法处理三角形特殊面;论文给出了一种新方法,获得的割角参数使得细分曲面更加光滑,且可以统一处理三角形、四边形等特殊面,从而避免特殊点/面带来的局限性.论文还提出了平面蜂窝细分方法的一种推广和一种自然边界处理方法,并讨论了平直边界和退化情形下尖锐特征生成的方式,可用于细分任意可定向初始网格.文中给出了一些细分曲面的例子,并与经典的细分方法进行了比较,验证了新方法的有效性和具有的优点.

基于RFM的聚类算法在零售市场客户细分研究

客户关系管理作为企业管理的重要组成部分,其客户细分功能直接影响着企业营销战略。为了更好地对零售市场进行客户细分,通过应用某英国零售商数据集,基于RFM模型和4种聚类算法,验证基于RFM模型的K-means、DBSCAN、AGNES、GMM等4种聚类算法在UCI Online Retail零售商数据集上的客户分类效果;并利用轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数(CHI)和戴维森堡丁指数(DBI)评价比较上述4种聚类算法的分类结果。实证结果表明:在所选零售商数据集上,K-means和AGNES算法的聚类效果较好,DBSCAN和GMM算法的聚类效果不理想,旨在为机器学习聚类算法在基于RFM模型的客户分类提供参考和借鉴。建议企业重视产出数据,完善企业数据相关制度;结合客户数据特征和企业自身销售特点,有针对性地使用聚类算法进行客户细分,辅助总结客户画像,进而制定有针对性的营销策略。

无意识设计系统方法的类型补充及方法细分

深泽直人提出的无意识设计方法,因其在设计实践中具有文本表意有效性的显著优势,在日本设计界被广泛运用。在《设计的生态学》一书中,深泽直人将无意识设计分为两大基础类型:“客观写生”强调产品系统内两种新符号规约的生成及其意义的传递;“重层性”侧重外部事物与产品之间相互的修辞解释。由于两大基础类型分类方式过于笼统,以使用者与产品间的三类环境所对应的四种符号来源为路径,对无意识设计进行类型的补充及方法的细分,分为三大类型、六种设计方法。无意识设计的典型结构主义特征表现在,文本表意与编写皆围绕四种符号规约展开,四种符号规约覆盖了使用者对产品三种认知方式的全域,且它们在来源上具有“先验”与“既有”的特征,这些保证了文本意义的精准与有效传递。因此,对无意识设计类型补充与方法细分,也是对结构主义产品文本表意有效性的方法总结,使之成为指导设计实践行之有效的系统化工具。

一个带参数的对偶插值型细分

对偶插值型细分是近年来提出的一种新型细分格式。它区别于传统的插值型细分格式,不通过逐步插值的方式,而只是确保极限曲线插值于原始控制网格。对偶插值型细分可有效结合了插值型细分和对偶型细分的优势。由于其新颖性,该类格式引起了广泛的学术关注。本文提出了一个带参数的四重九点对偶插值型细分格式,对其连续性和多项式再生性进行了分析,并计算了相应的Hӧlder指数。

一类非静态细分矩阵链乘积的精确计算及应用

利用矩阵分块理论及特征分解技术对一类非静态细分模式的局部细分矩阵结构进行细致研究,得到细分矩阵链乘积的闭形式表达式,揭示该细分矩阵链乘积的代数结构。在此基础上提出一种可精确插值于极限曲线的细分算法,该算法在保持计算效率的同时,可显著提高细分结果的精度和质量。给出的造型实例表明了算法的有效性。

图书博览会营销中的用户细分与定制化策略优化

文章深入探讨了图书博览会营销中的用户细分与定制化策略。首先,文章阐述了用户细分的概念、方法及其在图书博览会中的应用,分析了不同用户群体的特征和需求。其次,文章详细讨论了定制化策略的优势、实施步骤和效果评估方法。最后,文章提出了优化建议,旨在为图书博览会组织者提供有针对性的营销建议,以期提升图书博览会的吸引力和用户参与度。

经济新常态下我国滑雪旅游产业高质量发展研究——基于3个雪季的数据预测及市场细分

北京冬奥会的成功举办推动我国冰雪运动跨越式发展,民众对冰雪运动体验品质的要求随着冰雪产业加速崛起而不断迭代升级,如何坚持供需两端发力、释放良性消费潜力成为后续相关工作的核心命题。为此,通过线上线下相结合的方式,对北京市周边8个滑雪场的1177名滑雪旅游者进行了连续三年的系列深度调查。针对行为意向作用机制开展两个关键研究,旨在探讨提升滑雪旅游者行为意向、激发滑雪旅游者内在驱力的策略。研究一以计划行为理论为视角,探讨行为态度、主观规范和感知行为控制对冬奥前、中、后不同时期滑雪旅游者行为意向的影响程度及差异。研究二是在研究一的基础上,融入游憩专业化理论视角,对后冬奥时期滑雪旅游者进行市场细分,并进一步比较不同细分市场群体间滑雪旅游行为意向的差异。研究发现:(1)相较于主观规范和感知行为控制,滑雪旅游者的行为态度是正向影响其行为意向更关键的因素且在后冬奥时期的表现更为突出;(2)依据游憩专业化三个子维度(认知、情感、行为),可以有效细分后冬奥时期滑雪旅游者;拥有不同游憩专业化程度的滑雪旅游者,在滑雪旅游行为意向上具有显著差异。鉴于此,研究构建较为全面的滑雪旅游者个体行为预测分析通道,进而提出推动我国滑雪旅游产业高质量发展的对策,驱动滑雪旅游产业成为我国扩内需、促消费、稳增长的新兴动力,实现冰雪运动可持续发展目标。

稀油油藏细分注水的特点及其应用

稀油油藏因其高黏度和低渗透率等独特的地质与物理特性,一直是油田开发的复杂和挑战性话题。尽管传统的开发方法在一定程度上有所贡献,但往往无法充分发掘油藏的经济潜力,从而导致开发效率和经济回报受限。在这一背景下,细分注水技术应运而生,以其出色的高效驱油性能和灵活的适用范围,逐渐成为业界和学界关注的焦点。深入研究细分注水在稀油油藏中的特点和应用,不仅有助于评估该技术在提高采收率和降低开发成本方面的优势,也有助于识别和解决该领域目前尚存的问题,从而为未来的油田开发工程和科研活动提供全面而深入的理论和实践参考。

融和并行CORDIC算法的编码器细分

为在外形尺寸与码盘刻线数的双重限制下提升小型光电编码器的精度与分辨率,提出了一种基于坐标旋转计算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)的编码器细分方法。对现阶段众多电子学细分方法优缺点进行剖析,在细分原理的基础上分析误差产生原因,运用改进型CORDIC算法对运动不满一周期内的信号进行高精度细分处理。实验结果表明,相较于其他方法,最大最小峰谷差值分别减少了60″、20″、10″,均方根误差分别下降了77.1%、59.2%、36.4%,实现了高精度化和小型化。

基于病程细分的中医优势治疗领域识别模型的理论验证:以卵巢早衰为例

【目的】以卵巢早衰为例,基于病程细分模型探究中医优势治疗领域的病程识别理论的可行性和可操作性。【方法】采用分层贝叶斯模型对125例卵巢早衰(premature ovary failure,POF)病例进行病程时期区分,包括隐匿期及卵巢储备功能减退(diminished ovarian reserve,DOR)、早发性卵巢功能不全(premature ovarian insufficiency,POI)、POF阶段,结合配对样本t检验、Pearson相关分析和专家深度访谈法对不同病程时期的中医治疗效果进行分析。【结果】(1)相比POF阶段,DOR和POI阶段中成药的介入程度更高。(2)在DOR(合并POI)阶段和POF阶段,中医介入程度与治疗效果的差异具有统计学意义(t=-3.70,P<0.001)。(3)DOR阶段中医介入程度与治疗效果呈显著正相关关系(r=0.679,P<0.001),POF阶段中医介入程度与治疗效果也呈显著正相关关系(r=0.432,P<0.001),但相关性略低于DOR阶段。(4)中医妇科专家深度访谈结果表明,在POF的隐匿期,如果能够通过中医的调理和治疗,预后效果是最好的;其次是DOR阶段和POI阶段,通过中医方剂的方式一般能够起到较好的疗效和预后效果;但是对于POF阶段来说,要看患者的依从性和治疗周期,效果相对没有前几个病程阶段好。【结论】在DOR和POF阶段,对于接受过西医治疗的患者来说,中医介入程度越高,预后效果越好;在POF阶段,中医介入后疗效与DOR阶段相比有一定程度的降低。基于病程细分模型识别中医优势病程具有可行性和可操作性。

基于特征分区的奇异域积分单元细分法

针对传统方法难以解决积分方程中的奇异性问题,提出一种基于特征分区的奇异域积分单元细分法,该方法基于体二叉树数据结构对不同类型体单元自适应细分,能精确计算任意源点位置的三维奇异积分,消除积分的奇异性.在笛卡尔坐标系下,通过在源点构建包围盒对体单元特征分区,将体单元划分为腔面投影区域和单元细分区域,依照细分准则对单元细分区域递归细分,采用腔面重构算法和投影算法,重新在源点附近生成高质量的积分子单元.数值算例表明,该方法的积分计算精度、稳定性优于传统单元细分方法.

长三角地区工业细分行业碳效率评价及其影响因素分析

由浙江、江苏、安徽和上海组成的长三角地区是国内经济发展高地,同时也是高碳排放区域。研究长三角地区细分行业碳效率特征及其影响因素,不仅对这一地区实现低碳发展目标具有重要意义,也对全国其他地区未来低碳发展具有较为重要的指导意义。利用固定效应随机前沿模型对2014至2019年三省一市37个行业进行了碳效率测算,并对各地区工业碳效率动态变化进行了分析;然后,基于随机前沿模型方法对碳效率影响因素进行了探究;最后,应用不同生产函数形式和去极端值的方式验证了本模型的稳健性。研究结果表明,长三角地区三省一市的高碳效率行业存在明显差异,且主要受行业专业化程度以及环境规制强度的影响,国有资产占比对碳效率的影响在安徽省显著。此外,提高专业化程度是持续推动碳效率水平提高的关键性因素,环境规制能快速推动部分行业提高碳效率,但是无法推动地区工业碳效率的长期进步。

数字平台颠覆性创新细分市场价值创造机理研究:以美团为例

数字平台颠覆传统市场逻辑,随着用户增加,不断裂变出新细分市场,其价值成果日益凸显。基于美团平台创新实践,从创新生态系统理论视角,研究数字平台价值杠杆过程对价值成果的影响,探讨用户数量和多样性调节作用,揭示数字平台颠覆性创新细分市场价值基础,阐释平台流量变现向垂直质量提升演化趋势.

基于色味指标光谱特性的贺兰山东麓干红葡萄酒产地细分

贺兰山东麓被认为是全球最适宜种植葡萄和生产优质葡萄酒的区域之一。贺兰山东麓葡萄酒产区自北向南已形成石嘴山、银川、永宁、青铜峡和红寺堡等5个产地的区划格局,但因产地风土各异,尚未建立科学规范的葡萄酒产地细分管理方法。为了协助宁夏贺兰山东麓产区强化干红葡萄酒产品区划管理,该研究以贺兰山东麓干红葡萄酒为研究对象,分析葡萄酒色味理化指标的相关性和产地差异性,并依据随机森林的节点权值确定了可反映产地信息的关键色味理化指标。然后,基于近红外光谱和化学计量学方法构建了各项指标的定量分析模型,并以光谱预测结果为输入量,训练了以ReLU为最佳激活函数的人工神经网络产地判别模型,实现了贺兰山东麓干红葡萄酒的产地细分。结果表明,酒石酸酯和pH值的产地差异性最为显著,多项色味理化指标之间存在较强的相关性,通过去低权值指标分析确定了酒石酸酯、多聚体花色苷、pH值、红/绿通道a^(*)、黄/蓝通道b^(*)、总单宁、单体花色苷、明度L^(*)、黄酮醇、滴定酸、离子化指数、乙醇指数、色度C_(ab)^(*)、总花色苷等14项关键色味理化指标。每项指标的光谱定量模型决定系数(r^(2))均高于0.90,相对分析误差(RPD)高于2.5,具有准确的定量分析能力;人工神经网络模型对石嘴山酒样判别的灵敏度(sensitivity,SEN)为100%,准确率(accuracy,CCR)为100%;对银川酒样判别的SEN为100%,CCR为90%;对永宁酒样判别的SEN为87.5%,CCR为93.33%;对青铜峡酒样判别的SEN为94.74%,CCR为100%;对红寺堡酒样判别的SEN为92.31%,CCR为92.31%,具有可靠的产地判别能力。该方法可为贺兰山东麓干红葡萄酒的产品区划管理提供技术支撑,有助于中国葡萄酒原产地保护制度的建立与发展。

基于K-means算法的跨国零售商客户细分研究

随着经济全球化及大数据技术的蓬勃发展,跨国零售商之间的竞争日益激烈,根据客户特征进行客户细分,协助客户进行个性化的服务体验,有利于跨国零售商实现精准营销和高效的客户关系管理。为了提高客户细分的精度,本文提出一种基于RFM模型的K-means聚类算法,使用簇内误方差(SSE)和轮廓系数(Silhouette Coefficient)计算聚类个数,优化K值选取。本文选取一家跨国零售商的数据进行实证检验,对细分后的结果进行特征分析,将客户划分为核心型客户、维护型客户和风险型客户三种类别,并为不同客户群体提供差异化营销策略,仅供参考。

基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分

客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网络爬虫所获取客户特征数据;然后,引入密度峰值思想优化K-means聚类机制,以LRMC参数为输入对客户进行聚类划分,并采用组合赋权法计算不同客户群体加权价值;最后,开展实验,验证所提出模型和方法能更高效地标识客户关键特征并细分客户。提出的客户细分方法可为B2B定制化生产企业精益化客户关系管理提供理论支撑。