逆Cesaro序列空间的几何性质

研究逆Cesaro序列空间的一些几何性质 ,如Schauder基 ,自反性 ,序列收敛性 ,H性质 。

Cesaro序列空间的装球常数

用较为简单的方法给出了Cesaro序列空间装球常数的证明方法.

Cesaro序列空间cesp (1 < p <∞) 的Opial模

Opial模是序列空间最重要数字指标,丰富了Opial性质的内涵,是序列空间的讨论与应用的有力工具,给出了Cesaro序列空间cesp(1 p(1 <p <∞) 具有一致Opial性质。

向量值Cesaro序列空间的一些结果

本文把数值Ｃｅｓａｒｏ序列空间的有关结果推广到向量值的情况，还讨论了ｂｐ（πｘｎ）的广义Ｋｏｔｈｅ对偶以及与ｂｐ（ｘ）有关的线性算子无限矩阵及一些性质．

径流序列相空间重构的水文学含义及应用

为确定径流序列相空间重构后的水文学含义并提高径流中长期预测精度,基于混沌理论进行径流序列相空间重构,并对径流影响因素与重构后相空间列向量进行相关性分析。在此基础上建立了混沌理论与人工神经网络耦合(Chaos-BPNN)的径流预测模型,并应用于黑河上游莺落峡水文站和正义峡水文站。结果表明:径流序列重构后相空间列向量具有明确的水文学含义;Chaos-BPNN径流预测模型仅需径流序列数据就可进行建模和预测,规避了径流预测过程中主控因素难以确定和不易量化的问题;黑河上游降水量、输沙量、水位和气温分别与重构后相空间的第1、3、6、7列具有较高的相关性,风速与任何一列都不相关,推测雪线高程、植被覆盖率以及土地利用类型等因素与第2、4、5列存在相关性;构建的Chaos-BPNN径流预测模型在黑河上游莺落峡水文站和正义峡水文站的径流预测精度均在86%以上。

面向Shapelet空间的多变量时间序列密度聚类算法

多变量时间序列聚类问题已经成为时间序列分析任务中重要的研究课题,相较于单变量时间序列,多变量时间序列的研究复杂性更高,难度更大。尽管当前已经提出了许多针对多变量时间序列的聚类算法,但是这些算法在精度和解释性方面仍旧不足。其一,当前大部分工作并未考虑多变量时间序列的长度冗余性和变量相关性等问题,导致最终得到的相似性矩阵具有较大误差;其二,数据在聚类过程中普遍采用划分范式,当数值空间呈现复杂分布时该思想表现不佳,并且不具备对各个变量及空间的解释力。针对上述问题,提出了一种面向Shapelet(富有高信息量的连续子序列)空间的多变量时间序列自适应权重密度聚类算法(MDCS)。算法首先对各个变量进行Shapelet搜索,通过自适应策略获取到各自的Shapelet空间,接着对各个变量产生的数值分布进行组合加权,得到了更符合数据分布特征的相似度矩阵,最后利用改进密度计算和二次分配的共享最近邻密度峰值聚类算法对数据进行最终分配。在真实数据集上的实验结果证明,与目前先进的聚类算法相比,MDCS拥有更好的聚类结果,在标准化互信息和兰德系数指标上平均提高了0.344与0.09,兼顾了性能与可解释性。

次线性期望空间下独立同分布序列的一个强大数定律

利用与概率空间不同的研究方法,研究次线性期望空间中独立同分布随机变量序列的加权和在某些条件下的一个强大数定律,从而将该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间.

视觉时距知觉序列依赖效应的空间迁移性

个体当前的知觉反应不仅取决于当前的刺激输入,而且依赖于先前的感知经验,可表现为知觉的序列依赖效应。结合时距二分任务,通过3个实验系统改变先前试次和当前试次中刺激的位置关系,考察了时距知觉的序列依赖效应及其空间迁移性。结果发现,(1)先前试次的刺激时距导致了排斥性的刺激序列依赖效应,并且这种效应能够完全迁移到不同的空间位置;(2)先前试次的决策反应导致了吸引性的决策序列依赖效应,但该效应仅能部分迁移到不同的空间位置;(3)时距知觉的刺激和决策序列依赖效应的空间迁移性不受空间类型(外部空间vs.视网膜空间)的调节。这些结果在一定程度上反映了视觉时距知觉序列依赖效应产生的潜在神经位置:刺激序列依赖效应可能产生于对空间信息不敏感或具有较大感受野的较高级视觉加工脑区;决策序列依赖效应则可能源于具有类别组织功能的高级认知脑区。

乡村观光旅游空间序列调研——以广西宾阳为例

该文以广西宾阳为例,研究城乡观光旅游空间序列问题,采用文献分析、实地调研和问卷分析等方法,分析宾阳旅游资源的空间分布和特征、游客空间序列和宾阳旅游空间序列的演化趋势,探讨少数民族区域旅游活动中的空间序列,为宾阳旅游业的转型升级提供理论指导和实践参考。研究表明,宾阳旅游资源呈现出明显的空间集聚特征,游客游览空间序列主要集中在人文自然景区,其中宾阳古城,昆仑关景区和宾阳稻花香里旅游区是最受游客聚集的景点。研究还发现宾阳旅游空间序列的演化趋势,提出针对性的优化和提升策略。该研究对于深入理解观光旅游中的空间序列现象,优化旅游资源的空间布局,提高旅游体验和满意度具有理论和实践意义。

Cesaro矢值序列空间的端点与局部一致凸点

刻划了Cesaro矢值序列空间的端点和局部一致凸点,给出了它们的判据.

基于空间句法的闽南园林空间序列化研究--以厦门莲塘别墅为例

以厦门莲塘别墅为研究对象,在查阅相关文献和图集的基础上,借助Depthmap软件构建数据模型,基于空间句法理论对园内的空间序列进行了研究和论证,探究园林序列与空间参数的关联性,进而总结闽南园林空间的序列模式。通过对莲塘别墅的量化研究发现,其空间序列大致呈现为“启—承—转—承—合—承—转—开—合”模式。

基于空间序列情节性的地铁公共艺术选址策略探究

关于地铁公共艺术,以往研究多聚焦于艺术作品本身的设计创作,而常忽略作品的布设形式对其呈现效果的影响。在现有实践中,地铁公共艺术的布设手段趋于同化,欠缺对作品外部因素的考量,使作品的感染力被削弱,其立意难以传递于观者。基于此,文章从空间序列和空间情节性的角度切入,将地铁站的空间特性和乘客行为特性归纳为形式序列和事件序列,生成为地铁站空间的情节动线,后围绕该动线提出了地铁公共艺术的多点布局选址方式和布设手段。所提策略旨在提高地铁公共艺术的传播效能,同时为人文地铁空间的系统化构建提供新的思路。

Cesaro矢值序列空间的一些凸性

讨论了Cesaro矢值序列空间cesp(Ek)的中点局部一致凸、弱局部一致凸和强凸性,给出了它们的判据.

Cesaro矢值序列空间的(M)性质和一致λ-性质

本文讨论了Cesaro矢值序列空间cesp(Ek)的 (M)性质 。

Cesaro 矢值序列空间的凸性

给出了Ｃｅｓａｒｏ矢值序列空间ｃｅｓｐ（Ｅ）（１＜ｐ＜∞）局部完全ｋ－凸及弱局部完全ｋ－凸的判据。

关于Cesaro矢值序列空间

本文讨论Cesaro矢值序列空间ces_p(E_k),1<p<∝,确定其共轭空间和刻划这些空间的某些性质.

Cesaro 矢值序列空间的强端点与强暴露点

讨论了Ｃｅｓａｒｏ矢值序列空间ｃｅｓｐ（Ｅ）（１＜ｐ＜∞）的强端点和强暴露点。

江南园林空间节奏量化分析研究——以留园为例

节奏虽作为音乐领域的惯用名词,但常被用于描述园林中的空间体验。旨在突破传统空间于文学层面的“节奏”评价,客观、理性地分析江南园林空间节奏的发展规律。借节奏在音乐领域的概念,对园林的空间节奏进行深入的解读和量化分析,以留园为空间样本,基于统计学和空间句法对游览状态的变化时间与造景密度进行图示分析。发现园林空间节奏的快慢感受与游观速度无关,而与运动状态的变化速率有关。最终根据所得数据结论提取留园中的空间节奏序列模式及空间原型,为空间节奏的设计方法提出实践的可能性方案。

Cesaro-orlicz序列空间中的MLCU

主要研究了Cesaro-Orlicz序列空间的中点局部一致凸性.证明了Cesaro-Orlicz序列空间MLCU的等价条件ces凸.

中国大陆连续GPS时间序列垂向周期信号空间分布

利用中国大陆构造环境监测网络连续GPS基准站数据,揭示垂向周期振幅及相位的空间分布特征。结果表明,各站垂向周期信号表现出明显的季节变化,半年周期信号的平均振幅只有年周期信号的1/4,二者呈现出不同的空间分布。年周期信号的振幅在空间上自西向东逐渐递减,东南沿海地区振幅较小,川滇地区年周期振幅较大;半年周期振幅自西南向东北逐渐减小,华北地区和川滇地区的半年周期现象较为明显。年周期与半年周期信号的相位有较大差异,年周期信号的峰值出现在2月到8月之间,半年周期信号峰值大多出现在1月和5月,并且有明显的分区特征。年周期信号峰值出现的时间会随纬度的增大逐渐变晚,同纬度下沿海地区的年周期信号峰值出现月份晚于内陆;半年周期信号峰值在西南、东北、华北地区多出现在5月,在华南、华中、西北北部地区多出现在1月。