包含局地自由对流的Monin-Obukhov相似性函数

本文从湍流产生和发展的本质出发，以湍流动能和湍流混合长为湍流输送的决定因子，用因次分析的方法得到了一套可包括局地自由对流在内的不稳定大气近地层Monin－Obukhov相似性函数。这套相似性函数不仅有较充分的理论依据，而且还有较明确的物理含意。它能在极端情况下自动蜕化出局地自由对流相似性预测形式。

基于多特征相似性融合的隶属度函数研究

针对传统隶属度函数在变量个数和类型选择两方面存在的不足,在分析人脑对事物特征相似性的判定机理基础上,定义了模糊集合代表元素和基于多维特征向量的标准评价距离,提出了基于多特征相似性融合的隶属度函数确定方法。针对电池模糊均衡管理的实验结果表明,在电池有效容量降低情况下,采用该方法确定电压模糊集合的电池管理系统将均衡效率提高了13%。使用该方法对输入量进行模糊化的模糊控制系统,在环境参数变化时能够保持原先较好的控制性能。

基于函数调用图的二进制程序相似性分析

现有基于函数调用图的程序二进制文件相似性分析方法在分析经混淆处理的复杂程序时存在准确度低的问题。针对该问题提出了一种基于子图匹配的层次分析方法。以子图为最小检测单元,分层检测各个子图的相似度;再依据各个子图的相似度,采用加权平均策略计算程序二进制文件的相似度。实验结果表明,该方法抗干扰能力强,能够有效应用于恶意程序家族分类及新病毒变种检测,且具有较高的检测效率。

一种基于频响函数相似性的铁路桥墩损伤识别方法

提出了一种基于模型修正理论和频响函数相似性的铁路桥墩损伤定量识别方法。该方法以自振频率和特定频率带宽内的频响函数相似性系数构造目标函数,以墩身损伤度和基础约束弹簧损伤度为识别指标,采用优化算法实现对铁路简支梁桥墩的损伤评估。结果表明:在包含第1阶和第2阶频率在内的频率段内,频响函数相似性系数对损伤比较敏感;利用损伤识别方法可对桥墩不同位置及程度的损伤进行精确识别,且计算效率较高,经过10次左右迭代即可达到收敛;模型桥墩损伤识别结果与假定损伤相符,进一步证明了所提方法的可靠性和实用性。

大气光学湍流估算模式及其相似性函数

地表热通量和水汽通量对全球气候变化和大气环流有着重要而广泛的影响,而Monin-Obukhov(M-O)相似性函数在计算近地层热通量和水汽通量的过程中扮演着重要的角色;同时M-O相似性函数是大气光学湍流估算模式中不可或缺的因子。通过对合肥西郊35m铁塔上气象数据的分析,利用非线性最小二乘法拟合得到了一套全新的M-O相似性函数。将之与前人提出的相似性函数作对比,展现出了较好的一致性。同时,该函数大气光学湍流的估算模式中,估算值与实测值具有较好的吻合度。分析结果表明:在稳定条件和非常不稳定条件下,可以认为温度相似性函数等于湿度相似性函数,在弱不稳定条件下两者不再满足这种相似性。

恶意代码的函数调用图相似性分析

恶意代码的相似性分析是当前恶意代码自动分析的重要部分。提出了一种基于函数调用图的恶意代码相似性分析方法,通过函数调用图的相似性距离SDMFG来度量两个恶意代码函数调用图的相似性,进而分析得到恶意代码的相似性,提高了恶意代码相似性分析的准确性,为恶意代码的同源及演化特性分析研究与恶意代码的检测和防范提供了有力支持。

Gabor传递函数相似性测度图像质量评价算法

数字图像在压缩和融合等处理中会产生退化效应,当前对图像退化中质量评价指标如均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR)等不能有效反映图像在退化过程中传递性能,而只是单纯计算图像之间灰度值差异,对图像质量评价不准。提出一种利用Gabor传递函数相似性测度为评价指标的图像质量评价算法,采用图像的亮度、对比度和结构相似度为场景结构基准特征,设计Gabor传递函数。通过双正交滤波器得到Gabor传递函数相似性测度,该指标能有效反映图像退化演变过程中的传递性能,合理评价参考图像和失真图像质量。仿真实验表明,利用Gabor传递函数相似性测度指标评价图像质量,能准确反映图像失真等级,在几乎所有失真类型上都能有较满意的结果,评价结果比较稳定。

相似性测度函数分析及其在图像匹配中的应用研究

相似性测度函数在计算机视觉领域有着非常重要的意义.本文对距离和相关两类相似性测度的应用频率进行了统计,发现欧氏距离和曼哈顿距离、相关系数应用频率相对较高.从数学角度对三种测度函数的直观意义进行了研究,比较了各测度函数优缺点,探讨了相似性测度函数中各参数变量在图像匹配中具体意义,并基于模板匹配对三种测度函数的实时性进行了仿真比较.实验结果表明曼哈顿距离测度速度最快,欧氏距离次之,相关系数最差.

基于关联函数的推荐系统相似性研究

针对电子商务推荐系统中相似性的计算,借助关联函数,通过点与区间"距"的引入,在相似度性质的各个性质的保证下,运用vague集理论,构建了一种新的相似性度量公式。一方面满足了推荐系统对相似性计算的要求,另一方面使结果更加符合人们的感性认识,不仅为推荐系统的研究提供了一种新的思路、也为这一领域的研究引入了更为广泛的理论基础。

函数概念:基于历史相似性自然过渡

函数概念的演进历史,为高中函数概念教学实现从旧的＂变量说＂定义到新的＂对应说＂定义的自然过渡,提供了重要参考。考察函数概念的发展历史,在教学中重构式地呈现函数概念的＂解析式—变量依赖关系—变量对应关系—集合对应关系＂的发展过程;复制式地呈现欧拉的解析式定义与依赖关系定义、德摩根的解析式定义以及狄利克雷的变量对应关系定义;顺应式地将狄利克雷函数作为概念辨析的例子。课后反馈表明,这样的教学激发了学生的学习动机,促进了学生对函数概念本质更深入地理解和应用。

基于域变换函数和距离函数时间序列相似性概念体系

分析了域、变换函数和距离函数对相似性研究的影响,给出了具体的基于域、变换函数和距离函数的时间序列相似性概念体系,很好的解决了相似性概念的问题。同时,在相似性问题的研究策略上结合给出的相似性概念确定了"自底向上"的研究方式,为时间序列相似性研究工作的系统开展指明了方向。

超越整函数半群Julia集的相似性(英文)

设G是由一族超越整函数生成的半群,半群运算是函数的复合,文中得到J(G)具有后向自相似性和拟相似性。

融合相似性度量加权核偏最小二乘的烷烃气体定量分析方法

烃类气体含量的有效监测是油气勘探开采过程中安全保障的重要环节。红外光谱法作为一种安全高效的检测方法,受到现场工程师的关注,但主要采用离线模型进行测量,无法较好应对现场复杂的工况及变化多样的非线性影响因素,导致离线模型不更新而难以维持较高的预测精度。为此,提出了一种融合相似性度量加权核偏最小二乘的即时学习建模策略。首先设计了一种多相似性度量准则融合的样本相似性判别依据,有效筛选历史样本用于在线建模,其次在局部PLS模型中引入非线性核函数,实现非线性特征的有效提取,弥补线性偏最小二乘模型的非线性处理能力。在构建的多组分混合气体红外光谱数据上的实验结果验证了该方法的有效性,拟合优度R2达到0.994 1,RMSE和MRE相比PLS模型分别提升了43.6%和85.8%,可有效用于烃类气体红外光谱定量分析模型的在线更新与高精度预测。

中学生对函数概念的理解——历史相似性初探

高一新生和高三学生用自己的语言对函数的描述涵盖了从17世纪莱布尼兹到20世纪布尔巴基学派诸多数学家的各种定义,他们的理解与历史上数学家的理解有着高度的相似性.在中学,课本上函数的抽象定义不易于理解和记忆,学生也往往不从定义出发来理解函数;函数概念历史发展过程中的认识论障碍也会成为课堂上学生的认知障碍.在函数概念的教学中,应该恰当地借鉴历史,以帮助学生更好地理解该概念.

聚类分析中常用相似性测度函数综述

聚类分析是一种无监督的机器学习方法,常用于数据挖掘和模式识别领域中。聚类分析中如何度量样本对象之间的相似性一直是模式识别关注的热点。相似性测度函数的选取对于对象或模式的划分归属影响较大。本文通过对聚类分析中常用测度函数公式进行总结,并分析各自特点、优缺点和异同,给模式识别、数据挖掘领用中的研究人员提供更多选择。

使用正态分布函数修正推荐系统相关相似性

为提高协同过滤推荐系统寻找最近邻居集合的准确程度,在传统的相关相似性基础上,提出了一种利用正态分布函数作为修正函数的相关相似性计算方法,该方法依据双方共同评分的项目进行用户相似性评价,利用正态分布函数来修正用户之间评分项目数差距对相关相似性计算产生的负面影响,能够较好地体现用户的相似程度。实验结果表明,在相同条件下,该方法与传统的相关相似性计算方法,在一定程度上提高了寻找最近邻居用户集合的准确度。

基于相似性函数的稀疏成分分析混合矩阵估计方法

稀疏成分分析是信号处理中解决欠定盲源分离问题的新方法,本文研究了稀疏成分分析中的混合矩阵估计问题,提出了无需预知源个数利用一种相似性函数估计混合矩阵的方法.首先,估计相似性函数中的核参数,使得算法适应不同的稀疏信号.然后,给出了估计混合矩阵的不动点算法.最后,实验结果表明提出的算法通过适当地选取参数,能够准确有效地估计出具有不同源个数的混合矩阵,对不太稀疏的源也有令人满意的结果.

模糊超图相似性测度及其在决策中的应用

相似性度量在模糊环境中起着重要作用。通过距离测度进行相似性判断的方法通常利用两个模糊系统间的欧几里得距离,明科夫斯基距离和曼哈顿距离进行测度。引入一种新的基于欧几里得距离求解模糊集距离相似性测度的方法,通过分析将此方法推广至模糊超图。并提出了三种与模糊集和模糊超图相关的算法。使用此算法可以应对不同类型的决策分析。为了检验上述方法的效率与可靠性,利用多个实例进行验证,证明了所提出新的距离相似性测度方法的合理性和有效性。

基于神经网络的二进制函数相似性检测技术

二进制代码相似性检测在程序的追踪溯源和安全审计中都有着广泛而重要的应用。近年来,神经网络技术被应用于二进制代码相似性检测,突破了传统检测技术在大规模检测任务中遇到的性能瓶颈,因此基于神经网络嵌入的代码相似性检测技术逐渐成为热门研究。文中提出了一种基于神经网络的二进制函数相似性检测技术,该技术首先利用统一的中间表示来消除不同汇编代码在指令架构上的差异;其次在程序基本块级别,利用自然语言处理的词嵌入模型来学习中间表示代码,以获得基本块语义嵌入;然后在函数级别,利用改进的图神经网络模型来学习函数的控制流信息,同时兼顾基本块的语义,获得最终的函数嵌入;最后通过计算两个函数嵌入向量间的余弦距离来度量函数间的相似性。文中实现了一个基于该技术的原型系统,实验表明该技术的程序代码表征学习过程能够避免人为偏见的引入,改进的图神经网络更适合学习函数的控制流信息,系统的可扩展性和检测的准确率较现有方案都得到了提升。

山地风电场流动相似性与湍流黏度实验研究

通过分析现场测量数据,研究经典相似性函数在山地风电场流动中的适用性问题,提出一种非中性条件下湍流黏度的修正方法。测量数据表明:经典相似性函数不能准确的描述山地风电场流动特性;湍流黏度在临近中性条件时通过参数C_(m)调节,在远离中性时应使用热稳定性函数进行修正。湍流黏度在使用测量值估算的相似性函数修正后,与测量值吻合度良好,验证了湍流黏度修正方法的可行性。文中所提出的相似性函数和湍流黏度修正方法,可用于开发新的大气边界层k-e湍流模型。