基于重复抽样Bootstrap方法的移动数据块算法的研究

运用排列法的移动数据块算法,使得原始样本的样本点在整个自助法样本中出现的频率达到相等,从而提高了基于移动数据块算法的统计量的精确性。通过与一般自助法,平稳移动数据块算法的蒙特卡罗数值模拟,比较了这三种方法的优劣性。

流固耦合分析的一种改进CBS有限元算法

针对流固耦合问题,发展了一种基于任意拉格朗日-欧拉(ALE)描述有限元法的弱耦合分区算法.运用半隐式特征线分裂算法求解Navier-Stokes方程,在压力Poisson方程中引入质量源项以满足几何守恒律;运用子块移动技术更新动态网格,并配以光滑处理防止网格质量下降;采用Newmark-β法求解结构运动方程.为保持流体-结构界面处速度和动量守恒,利用修正结合界面边界条件方法求解界面处速度通量和动量通量.运用本方法分别模拟了不同雷诺数下单圆柱横向和两向流致振动、串列双圆柱两向流致振动.计算表明,本文方法计算效率高,计算结果与已有实验和数值计算数据吻合.

最小条件求圆度误差值的快速电算法

在中心移动法的基础上 ,引入正域和负域将误差圆分为两部分 。

与距离成反比加权法的数据插值方法及程序实现

总结了各种插值方法及其特点,详细阐述了与距离成反比加权法插值方法,在原有方法的基础上提出了新的改进后的与距离成反比加权法插值方法,并由此引入了影响域、影响点集和数据块交集的概念。开发出基于VC++的二维平面和三维空间散乱数据改进的与距离成反比加权法插值算法类,并嵌入电磁资料处理系统软件,为海量电磁资料数据、重力场数据的插值提供了便利。

贵阳市联合阿里云启动块数据中心云平台建设

2017年5月25日,在贵州数博会上,阿里云与贵阳市公安局联合宣布将启动“块数据中心云平台项目”建设,为现有指挥中心提供更为强悍的计算能力和更为聪明的人工智能算法。“块数据”是指以一个物理空间或行政区域形成的涉及人、事、物的各类数据的总和及组构。

一种稳定可靠的电子稳像方法

提出一种基于块匹配算法的电子稳像方法。在当前帧图像中确定呈均匀网格状分布的代表点,在下一帧图像中用块匹配算法寻找对应点,用中心数据保留法挑出好的对应点后可求出仿射变换模型参数,用均值滤波法处理得到补偿参数,再用双线性内插法重排图像像素,即可得到稳定的图像序列。创新点在于提出了与均匀网格状代表点相适应的中心数据保留法。实验表明,该算法有很好的稳像效果,而且具有很高的可靠性、稳定性和适用性。

基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究

为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分解为高频随机分量、中频周期分量和低频趋势分量,再分别采用GMDH模型、ARIMA模型对高中频分量、低频分量进行预测,建立基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型。以江西上犹江水电站为例,将该模型预测结果与反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、GMDH和CEEMDAN-GMDH模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN-GMDH-ARIMA模型的均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、相关系数(r)分别为0.048 mm、0.035 mm、0.994,均优于BP、RBF、GMDH、CEEMDAN-GMDH模型,模型预测效果最好,能够很好地体现监测点水平位移变化趋势。

多UAV辅助反向散射边缘计算网络能耗优化方案

为了改善通信过程中由于遮挡导致信号衰落及设备能量不足以支撑大数据传输的问题,提出一种多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助反向散射边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能耗优化方案。该方案根据UAV与反向散射辅助MEC系统模型构建非凸优化问题,利用块坐标下降法(Block Coodinate Descent,BCD)和变量替换将非凸优化问题转化为凸问题,再利用拉格朗日对偶算法和次梯度算法对该凸问题进行迭代求解。基于连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)算法优化UAV轨迹,以最小化用户设备与UAV的能耗加权和。仿真结果表明,所提方案在不同参数下均有效可靠,与固定所有UAV轨迹、固定通信UAV轨迹、固定功率UAV轨迹等3种方案相比,所提方案能够有效降低系统能耗。

医学影像三维可视化系统的设计与实现

研究医疗诊断图像。针对计算机断层扫描图像CT和核磁共振图像MR I只能提供人体内部的二维图像,医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小和形状,"构思"病灶与其周围组织的三维几何关系,给诊断带来了困难。为了使手术医疗诊断和治疗规划更准确。提出了设计和实现一个交互性的医学图像三维重建和可视化系统。首先给出了医学图像可视化算法原理;然后进行了三维重建可视化系统设计。最后以VC和VTK为开发工具设计程序,实现了CT文件的读取、图像数据的显示和基于MC算法和MS算法的三维模型的重建。仿真结果表明:既可以作为单独三维可视化系统用于医疗诊断,也可以针对不同手术的需要进行功能扩展,证明诊断图像显示更精确,为手术提供了科学手段。

时序挖掘算法灰色预测模型的分析及应用

0引言时间序列就是将某一指标在不同时间上的不同数值按照时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列数据挖掘是数据挖掘中的一个重要分支,有着广泛的应用价值,就是要从大量的时间序列数据中提取人们事先不知道的,但又是潜在有用的、与时间属性相关的信息和知识,并用于短期、中期或长期预测。时间序列挖掘的一个重要应用就是预测,即根据已知时间序列中数据的变化特征和趋势,预测未来属性值。常用的时间序列数据挖掘算法有：自回归移动平均法,指数平滑法,多元回归预测法,灰色预测法等。

撰写权利要求书要从小处着手——从几个审查实例谈起

根据我国专利法第三十八条的规定,发明专利申请经申请人陈述意见或者进行修改后,国务院专利行政部门认为仍然不符合本法规定的,应当予以驳回。同时,在专利法实施细则第五十三条中,又规定了应当予以驳回的四种情形,四种情形中所涉及的条款——专利法第二十五条、第二十六条第4款、第三十一条第1款以及专利法实施细则第十三条第1款、