嵌有马约拉纳束缚态的T型量子点结构中的电流交叉关联

本文研究了在两个量子点之间嵌入拓扑超导纳米线的T型结构中,由马约拉纳束缚态所引起的电子输运特性,通过考虑对称和反对称两种偏压施加方式,发现量子点之间的超导对势对马约拉纳束缚态的非局域性有重要的影响.主要表现为,相比于电导发生的微弱变化,电流交叉关联的强度明显依赖于偏压施加方式和量子点间的超导对势.这表明电流交叉关联是描述马约拉纳束缚态性质的重要内容.该工作有助于深入理解马约拉纳束缚态的物理特性.

联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的大位移光流估计

针对现有深度学习光流估计模型在大位移场景下的准确性和鲁棒性问题,提出了一种联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的图像序列光流估计方法.首先,通过联合深层卷积和标准卷积构建深度超参数卷积以替代普通卷积,提取更多特征并加快光流估计网络训练的收敛速度,在不增加网络推理量的前提下提高光流估计的准确性;然后,设计基于交叉关联注意力的特征提取编码网络,通过叠加注意力层数获得更大的感受野,以提取多尺度长距离上下文特征信息,增强大位移场景下光流估计的鲁棒性;最后,采用金字塔残差迭代模型构建联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的光流估计网络,提升光流估计的整体性能.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试图像集对本文方法和现有代表性光流估计方法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法取得了较好的光流估计性能,尤其在大位移场景下具有更好的估计准确性与鲁棒性.

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI)。该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法。采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较。对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能。

影子银行交叉关联效应研究

影子银行规避监管、追逐超额收益的天然属性,使其业务日趋复杂且交叉关联。笔者通过对影子银行业务种类及其风险进行剖析,构建VAR模型,利用2006年1月至2015年9月我国影子银行数据,对委托贷款、信托贷款、未贴现银行承兑汇票和小额贷款公司信贷额四种主要影子银行形式间的交叉关联效应进行检验。研究发现:我国影子银行业务更主要地以商业银行影子的形式而存在,是商业银行功能的部分替代与补充;四种影子银行业务之间存在单向或双向的因果关系,影子银行业务的交叉关联效应明显;金融监管会在一定程度上弱化影子银行业务的交叉关联效应。基于此,应规范影子银行业务,明晰影子银行业务边界,加强影子银行业务监管,防范风险借助资金链条交叉延伸。

交叉关联视角下建筑企业信用评价权重计算

文章针对建筑企业信用评价指标存在交叉关联的实际特点,提出基于原因度赋权和群决策网络层次分析法赋权的综合权重计算模型。该模型利用灰色关联分析确定指标的原因度权重,采用群决策网络层次分析法确定专家权重,并构建综合权重计算函数进行组合赋权。最后,通过实例分析说明了该方法的科学性和可行性。

交叉关联程度受时间周期调制情况下的单模激光光强关联函数

采用线性化近似方法计算了单模激光系统的光强关联函数,讨论了光强关联函数随时间的演化关系,发现光强关联函数呈现周期振荡的现象.关联函数振荡的幅度和周期不受量子噪音强度、抽运噪音强度和交叉关联程度的影响,输入信号频率会改变关联函数振荡的周期和幅度,但不改变振荡的平衡位置,量子噪音强度会改变振荡极值的位置,四个参量都改变关联函数衰减的初始值,但关联函数对时间周期调制频率不敏感.

交叉关联噪声驱动的饱和激光模型的随机共振现象研究

考虑噪声对不同的激光模式的影响是统计物理学中研究的一个热点问题.以关联噪声驱动的饱和激光模型的场强方程为基础,导出光强满足的有周期信号策动的郎之万方程,采用线性化方法得到了受信号调制后系统的输出功率谱和信噪比,研究了交叉关联高斯白噪声驱动的饱和激光模型系统的随机共振现象.结果表明信噪比随量子噪声强度,泵噪声强度变化产生随机共振,输入信号的振幅,噪声关联强度对信噪比具有重要的影响.文章对认识饱和模型激光系统的随机动力学性质,提高饱和模型激光系统的工作效率和输出稳定性等都具有重要的理论指导意义.

交叉关联噪声与时间延迟对肿瘤细胞生长过程的影响

运用随机数值模拟方法,研究了内噪声和外噪声驱动的时滞Logistic模型描述的肿瘤细胞生长系统的瞬态性质.数值模拟结果表明,噪声间的关联强度λ、系统的延迟时间τ、乘性噪声强度α的增大均能使系统的平均首通时间T下降,即加速肿瘤细胞的消亡过程,降低系统的稳定性;在时间延迟与关联噪声的相互作用下,随着τ的增大,出现了τ抑制λ和α对肿瘤细胞衰减过程加速作用的现象;此外,噪声间的负关联也能抑制较大的τ和较小的τ对T的影响.

基于时间图注意力的交叉口交通状态识别及关联度研究

为实时获取交叉口交通状态及其邻居交叉口关联度,本文利用实际交通调查数据建立VISSIM仿真环境,基于仿真数据提出包含交叉口交通流特征和物理特征的交叉口交通特征矩阵,并根据车流量、流向比和有效绿灯时间得到交叉口的交互时间矩阵。提出基于时间图注意力(TemporalGraphAttention,TGAT)网络的交叉口交通状态识别模型,将上述矩阵和交通数据的初始标签输入模型中,得到目标交叉口在畅行、平稳、拥挤、阻塞这4种状态下的分类准确率,并得到邻居权重矩阵作为交叉口之间的关联度。选取本文方法和多层感知机、长短期记忆网络、支持向量机分别进行交叉口交通状态识别,准确率分别为93.38%、90.00%、92.03%、82.84%,本文方法的精确率、召回率、F1度量指标均优于其他方法。最后,提出基于关联度和车流量的权重评判系数,定量描述关联度的可靠性,选取主干路上11个交叉口的数据进行验证。结果表明,对于流量分布相对均匀的非孤立交叉口,本文获得的关联度与对应流量正相关,具有有效性和可解释性。

色交叉关联噪声作用下集合种群的稳定性和平均灭绝时间

在Levins模型的基础上研究了色交叉关联噪声对集合种群稳定性的影响,应用Fokker-Plank方程得到了系统的稳态概率密度函数,运用最快下降法得到了平均灭绝时间的解析式.结果表明:两噪声色关联时,加性噪声强度和乘性噪声强度均弱化集合种群的稳定性;噪声关联强度强化集合种群的稳定性.两噪声之间负关联时,平均灭绝时间是加性噪声强度和乘性噪声强度的减函数,是噪声关联时间的增函数;两噪声之间正关联时,平均灭绝时间是加性噪声强度和噪声关联时间乘性噪声强度的减函数,是乘性噪声强度的非单调函数.

色交叉关联噪声作用下癌细胞增长系统的平均首通时间

研究了受色交叉关联噪声驱动的癌细胞增长系统的平均首通时间.根据Novikov定理和Fox方法得到了相应的近似Fokker-Planck方程,给出了稳态概率密度函数的表达式.运用最快下降法,得到了平均首通时间的解析式.数值结果表明:两噪声之间负关联时,平均首通时间是加性噪声强度和乘性噪声强度的减函数,是噪声关联时间的增函数;两噪声之间正关联时,平均首通时间与加性噪声强度之间的单调关系与穿越方向有关,是乘性噪声强度的非单调函数,是噪声关联时间的减函数.

噪声交叉关联程度受时间周期调制下单模激光的光强关联时间

用线性化近似方法计算了噪声间关联程度λ受时间周期调制下单模激光系统的光强关联时间T,结果表明,无论λ=0,λ>0或λ<0,T随量子噪声强度D和抽运噪声强度Q的变化均呈单调增长且最终趋于饱和(T=1),只是当λ<0时T随Q的变化曲线出现一极小值(存在抑制现象);当λ=0时,T不随时间周期调制频率Ωλ变化,当λ>0和λ<0,Ωλ取值小时T-Ωλ曲线出现高频振荡,随着Ωλ值增大振荡频率变低,振幅变小,最后趋于与λ=0的T值一致。

色交叉关联噪声对基因转录调节系统的影响

研究了受色交叉关联噪声驱动的基因转录调节系统的瞬态性质(平均首通时间).据Novikov定理和Fox近似方法得到相应的Fokker-Planck方程,求出稳态概率分布函数的表达式.在此基础上运用最快下降法得到平均首通时间的近似表达式.经过数值计算,结果表明:在强关联,小关联时间条件下,蛋白质的浓度经历了开→关→开;在弱关联,大关联时间条件下,蛋白质的浓度经历了开→关.在基因转录过程中出现了重入现象.

噪声交叉关联强度的时间周期调制对线性过阻尼系统的随机共振的影响

针对由加性、乘性噪声和周期信号共同作用的线性过阻尼系统,在噪声交叉关联强度受到时间周期调制的情况下,利用随机平均法推导了系统响应的信噪比的解析表达式.研究发现这类系统比噪声间互不相关或噪声交叉关联强度为常数的线性系统具有更丰富的动力学特性,系统响应的信噪比随交叉关联调制频率的变化出现周期振荡型随机共振,噪声的交叉关联参数导致随机共振现象的多样化.噪声交叉关联强度的时间周期调制的引入有利于提高对微弱周期信号检测的灵敏度和实现对周期信号的频率估计.

交叉关联噪声对单模激光动力学性质的影响

利用线性近似，研究了交叉关联噪声对具有饱和效应的单模激光模型动力学性质的影响，导出了平均光 和强度关联函数的表达式，发现：①在阈值以上，平均光强不受交叉关联噪声影响；②强度关联函数随噪声关联强度η的增加而增加。

基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法

为了改善城市路网整体通行效率,针对城市交通流实时变化以及高度非线性的特点,提出一种基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法。以关联交叉口的总体排队长度最小为性能指标,以神经网络作为交叉口的交通流量预测模型,并通过交通流量实测值与预测值之间的误差实现对神经网络的在线训练。结合神经网络预测控制方法,给出了城市关联交叉口信号控制中信号周期、绿信比(或相位时长)以及相位差的确定思路。仿真试验结果表明:以关联交叉口总体排队长度最小为优化指标的交通流预测控制策略,可提高关联交叉口的总体通行效率。

交叉关联噪声驱动的单模激光模型稳态分析:修正的郎之万方程情形(英文)

本文对具有加性和乘性白噪声关联的单模激光模型的统计性质进行了研究。从一个具有交叉关联噪声与单模激光与立方模随机等价郎之万方程 ,计算了稳态激光光强度的平均值、协方差和偏斜率。并与早期结果比较 。

基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规则,它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性,且不同级别上的关联性具有不同的指导意义.但目前已讨论的多层关联规则,大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联,因而,针对这一问题,本文对已有的FP-Tree算法进行扩充和改进,实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法,即交叉层关联规则挖掘算法FP-Tree*.同时,在算法实施之前,还结合多层关联挖掘本身的特点,对现有的数据存储结构进行改进,提出用字符序列对事务项编码的方法,从而简化了大量的数据预处理工作.

关联交叉口短时交通流可预测性分析及组合预测算法

文中首先根据交叉口交通流参数时间序列的相关性对关联交叉口进行定义,给出关联交叉口短时交通流可预测分析的几个定量指标,以及交通流时间序列最大Lya-punov指数的计算方法;然后提出在短时交通流时间序列的可预测分析基础上,选取一组预测模型并建立基于RBF网络的非线性组合预测模型,提出了关联交叉口短时交通流的组合预测算法;最后对实测短时交通流进行仿真试验,结果表明组合预测方法相对于单项预测方法具有更好的预测性能.