Hilbert空间方法在半线性方程上的应用

运用Sobolev嵌入定律和Schauder不动点定理,在一个比文[2]更宽松的条件下,建立了Hilbert空间方法,并有效地解决了如下方程解的存在性Lu-C(u,0)u=f(u).其中L是线性自伴算子,C(u,0)是非线性的并满足与L的谱有关的一系列条件,同时突破了文[1]中非共振条件中两个常数p,q的限制及文[2]中类似的限制条件,从而推广了文[1,2]的结论.

空间目标天基光学定位方法综述

近年来空间目标定位领域不断结合网络协同、多模融合等探测技术,发展迅速。其中,基于天基光学探测的定位方法以隐蔽性好、测量精度高的独特优势在民用和国防领域应用广泛。为了分析不同情景下适用于不同类型目标的定位方法,针对基于天基光学探测的空间小目标定位进行综述。首先介绍天基光学探测技术的发展、空间目标的分类和特点以及空间目标定位的概念。然后着重分析适用于空间“小、弱”目标的单星和多星定位方法,并对近年提出的异质传感器联合定位展开说明。最后,依据成像过程建立空间目标定位误差分析模型,分析定位精度的影响因素占比并根据现存问题做出总结和展望。

一种基于Hilbert排列码的GIS空间索引方法

分析了基于栅格格网的索引数据结构在空间查询中的重要地位 ,讨论了基于多维数据一维映射的空间排列的优点 ,对 Morton码、Gray码、Hilbert码和 Sierpinsky码的空间聚类特征进行了分析和比较 ,得出了 Hilbert码在空间查询中效率最高的结论 .考虑到基于特征的 GIS数据模型的特点 ,兼顾内存索引与磁盘索引 ,提出了基于Hilbert空间排列的点特征二叉平衡排序树动态索引结构和基于角点回溯的线特征索引结构 ,并对其在 GIS空间查询中的应用方法进行了论述 .

基于Hilbert曲线层次分解的空间数据划分方法

针对现有空间数据划分方法普遍存在的不考虑空间对象自身大小和相邻对象空间关系对数据划分的影响等问题,提出一种基于Hilbert空间填充曲线层次分解的空间数据划分方法。该方法使用Hilbert曲线保持划分后空间数据之间的邻近性,利用少数子网格的层次分解避免对整个空间范围的密集划分,减少空间对象的Hilbert编码计算和排序时间;通过计算划分区域平均数据量和子网格内空间对象大小,确定合适的层次分解参数,实现各划分区域内空间数据量均衡。实验表明,该方法提高了空间数据的划分效率,能够保持划分后空间数据之间的邻近性和各个分区数据量的平衡。

基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法

针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。

基于GM模型和Hilbert空间填充曲线的图象压缩方法

本文提出了一种新的基于灰色模型 GM(1,1)和 Hilbert空间填充曲线的灰度图象压缩方法 .我们利用 Hilbert空间填充曲线来选取模型化序列中的象素数据 ,并据此使用 GM(1,1)模型化图象象素 .由于 Hilbert曲线是一种能够最好地保持空间点的局部邻接性的扫描曲线 ,因此基于 Hilbert曲线的这种数据选取方法能改进图象的压缩比并且显著地降低编码误差 .实验结果表明 ,本文给出的方法能获得误差小于 4%且压缩比小于 10 %.

高效前缀约简的三维Hilbert空间填充曲线编解码算法

3维Hilbert空间填充曲线(3D HSFC)的编码和解码效率对空间查询处理、图像处理等领域的应用举足轻重。现有的3维编解码算法独立编解码每一个点,忽略了Hilbert曲线的局部保持特性。为了提高编解码效率,该文设计了高效的3D状态视图,并提出一种新的前缀约简的3D HSFC编码算法(PR-3HE)和前缀约简3D HSFC解码算法(PR-3HD),这两个算法通过公共前缀的定义和识别、公共前缀约简及多种优化技术来最小化需要编码的阶数,从而提高3D HSFC的编解码效率。理论上证明:当编码或解码一个k阶的窗体(窗体内总共含有2k×2k×2k个点)时,PR-3HE平均每个点的编码阶数不超过2,PR-3HD平均解码阶数不超过8/7。相对于传统的基于迭代的方法,编解码时间复杂度从O(k)降低到了O(1)。实验结果表明,该文算法在模拟数据集和真实数据集上的表现显著优于现有算法。

基于大数据的智慧城市空间规划与城市建设方法研究

为促进城市现代化管理水平提升,促进新型智慧城市建设与发展,引入大数据技术,开展智慧城市空间规划与城市建设方法研究。文章从智慧城市空间规划与发展战略制定、智慧城市空间质量评价、智慧城市空间规模预测等方面提出一种全新的智慧城市空间规划思路。在此基础上,基于大数据,提出打通智慧城市数据通道、加强智慧城市大数据规范化管理的城市建设方法。

当代上海城市街道空间管控实践中的观念与方法

聚焦当代上海城市街道空间管控实践,梳理其发展演进历程,并基于空间治理的视角,以管控观念与方法的变迁为线索,从目标、对象、机制和路径4个层面,对其展开深入解析。由此提出,自1990年代以来,在上海街道空间管控的发展过程中,管控对象经历从要素到空间的迭代,管控机制发生从碎片化到整体化的转变;同时,有序与活力这一对管控目标在不同阶段交替出现,运动式治理与常规型治理这两种管控路径在实践探索中互为补充,共同推动街道空间品质螺旋上升,治理效能不断提高。

潜在空间中的策略搜索强化学习方法

策略搜索是深度强化学习领域中一种能够解决大规模连续状态空间和动作空间问题的高效学习方法,被广泛应用在现实问题中。然而,此类方法通常需要花费大量的学习样本和训练时间,且泛化能力较差,学到的策略模型难以泛化至环境中看似微小的变化。为了解决上述问题,提出了一种基于潜在空间的策略搜索强化学习方法。将学习状态表示的思想拓展到动作表示上,即在动作表示的潜在空间中学习策略,再将动作表示映射到真实动作空间中。通过表示学习模型的引入,摒弃端到端的训练方式,将整个强化学习任务划分成大规模的表示模型部分和小规模的策略模型部分,使用无监督的学习方法来学习表示模型,使用策略搜索强化学习方法学习小规模的策略模型。大规模的表示模型能保留应有的泛化性和表达能力,小规模的策略模型有助于减轻策略学习的负担,从而在一定程度上缓解深度强化学习领域中样本利用率低、学习效率低和动作选择泛化性弱的问题。最后,在智能控制任务CarRacing和Cheetah中验证了引入潜在空间中的状态表示和动作表示的有效性。

基于区段的地下空间环路通风排烟设计方法

为实现多匝道、多地块、内部空间复杂的地下空间环路烟气控制,提出一种区段式排烟方法:将地下空间环路与地块通过防火门分隔,形成独立的构筑物,结合隧道结构,确定风机房位置,划分区段,使烟气在一定区域内排出。以滨江地下环路为例,在隧道主线上均匀布置6个排烟风机房,并以此为节点,将隧道划分为8个区段。当火灾发生时,开启所在区段两端的风机进行排烟。由于各区段不设置固定分隔,整个风道是贯通的,因而各个风机房里的风机可互相作为备用排烟风机,以降低成本。采用数值模拟软件建立模型,对排烟口开启数量和间距进行模拟,确定排烟量为90 m^(3)/s、排烟口间距为30 m、开启8个排烟口的排烟方案。从人员疏散环境以及排烟效率对典型区段进行分析,结果表明:烟气控制在一定的范围内,人员疏散环境安全,排烟效率达到90%,证明方案合理可行。

新时代地下空间规划:体系、内容与方法

新时代,科学合理地开发利用地下空间是推动城市内涵提升、践行绿色发展转型的重要路径。国土空间规划体系变革背景下,地下空间规划应积极响应新的政策要求和实践需求,进一步厘清规划体系、完善规划内容、突破关键技术方法。加强发展规划对空间规划的传导,构建“纵向‘1+3’、横向‘1+N’”的地下空间规划体系,并把规划研究和深化设计作为规划体系的有益补充。各层次地下空间规划应各司其职、突出重点,以“全域(市县域)为视角、中心城区为重点、城市重点地区为关键”,形成地下空间规划编制框架和主体内容。紧紧抓住规划前端资源评价和后端规划实施两个关键环节,探讨地下空间资源综合评价和规划实施传导两种技术方法,科学指导地下空间资源的合理开发利用。

部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法

主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。

用途管制导向下历史空间边界识别方法研究

当前,作为重要资源的历史空间受制于传统边界认知模式,在管理中存在范围模糊、对象不明等问题。以用途管制为导向,基于价值关联的时间逻辑、空间逻辑分析历史空间边界的形成机制,以历史空间价值为统领,构建历史空间三维模型,分析价值在国土空间层面传导关联的内在作用,整合历史空间边界识别指标,形成识别方法。在此基础上,以安徽省固镇县中心区及其县域和垓下村进行实证分析,提出历史空间用途管制范围的分区分层、融入体系的管控研究方法,为建立健全历史空间用途管制制度提供研究基础。

再生核Hilbert空间中的一种插值方法

在给定的再生核Hilbert空间中,利用再生核的性质,通过再生核函数的线性组合得到插值基函数,从而构造了插值函数,并给出误差估计和数值算例.该方法是这个再生核Hilbert空间中一种新的插值方法,计算量小,收敛速度较快,便于实际应用.

巫鸿“空间”方法论的生成及在艺术史中的运用

美国著名艺术史学者巫鸿提出美术史的“空间”转向命题,使得“空间”首次在方法论层面得以阐发。探究“空间”这一方法论的确立及合法性,将其置于中西文化的语境中进行检讨,并结合巫鸿对空间理论的阐释,以作品为例探究这一方法论的生成及在艺术史研究中有效阐释。

差异与多元:列斐伏尔都市空间问题的方法论探索

在当代大都市社会,资本主义根据自己需要的样态塑造了都市空间,空间自身的生产成为资本增殖的新途径。以资本逻辑建构的当代都市空间,具有单调性与同质性的鲜明特征。列斐伏尔作为都市马克思主义学派的代表人物,不仅开辟了社会批判理论的空间转向,在分析都市空间问题时也采用了不同于以往社会批判理论的新方法。列斐伏尔指出,当前人类历史已进入具有后现代特征的都市时代,继续沿用现代性的分析工具已经无法解决后现代的都市问题,因此必须建构与当代都市空间相符合的方法论原则,即“都市总问题式”“三元空间辩证法”和“节奏分析的方法论”,才能恢复差异与多元在都市空间的地位,从而实现总体的人的解放。当前中国城镇化正处于高速发展时期,如何避免西方城镇化发展中的负面效应,走出具有中国特色的社会主义城镇化新道路,是当代城市发展研究的必要议题。列斐伏尔城市方法论研究的“空间转向”对于研究中国当代城市问题具有启示意义。

隐性历史空间识别与保护方法研究

隐性历史空间与城镇、农业和生态空间关系紧密,价值载体同时承载着历史和当下生活,重要性显著,是当前历史文化遗产保护研究的前沿与热点。但其隐性特征,使保护边界难以直观识别,因此亟待形成具有针对性的保护方法。本文重在转变传统保护理念,转而从空间环境与感知要素入手,侧重人的感知空间塑造,构建隐性历史空间识别方法;基于隐性历史空间特征,探索与中国山水思想相结合,提出基于意境的保护方法,对解决中国传统文化的现实应用这一难题具有重要的指导意义。

基于pix2pixHD的类平面图空间分割清晰度提升及评价方法研究

用图像转译算法生成建筑平面图的研究存在训练难、取样难、控制难、评价难等问题。为了探索更有效的训练及评价方法,文章基于先前研究,探索经典算法pix2pixHD在建筑“类平面图”生成上的应用方法。在样本实验中,发现算法的学习偏好,通过对pix2pixHD算法与“夹芯线”样本的结合运用,提升生成模型的学习效果,使生成图的空间分割线更加清晰;在算法实验中,通过改进评价生成图与真实图像素相似度的计算方法,提升评价的精确度,并提出用于量化评价空间分割清晰度的“矢量比值”算法。通过两种评价方法的优势互补,量化模型的学习效果和生成图质量,以获得生成效果好且有一定创新能力的生成模型。研究结果可初步验证基于图像转译算法,从条件图到矢量结果图路线的可行性,可为训练高质量的建筑平面图生成模型提供理论与实践基础。

空间作为方法——房间之家设计札记

“房间之家”项目位于北京市昌平区小汤山镇一个高密度村庄深处,日照、采光和通风十分受限。经过对建造细节的推敲,发现“房间”这个建筑学基本事实的设计潜力,并尝试以此作为一种方法,形成一种概念性秩序:房间,在4个L形柱的结构限定下精准满足使用者所需空间尺度;群房间,在基本空间尺度基础上考察房间群的关系;间房间,考虑房间之间空间的使用及其意义;上房间,在房间秩序的基础上考虑屋顶露台设计;出房间,聚焦更高热舒适性能的“房间”外围护、通风、采光等设计。最终,“房间”串联起项目诸多范畴:结构、空间、功能、宅型文化(合院)、日照、采光和通风,它不仅是一种“聚集”,也体现了对浸润于资本、沉溺于“空间经济学”的地产户型设计的批判。