基于EIGEN6C2模型的Kaula规则精化

高精度重力场模型精化Kaula规则其要点是将Kaula规则乘上一个与位系数阶数项相关的二阶有理函数,并基于EIGEN6C2重力场模型解算有理函数模型的系数。精化后的Kaula规则与EIGEN6C2模型和EGM2008模型的逼近误差都只是原来Kaula规则的0.26%。因此,精化后的Kaula规则更能正确表示各阶引力位的实际能量,对于重力场模型的解算提供更加合理的约束。

程序求精新策略及自动验证方法研究

传统的程序求精策略无法求精至可执行程序,且存在验证的可信度低和自动化程度不高的问题。针对上述问题,提出一种较完整的程序求精策略并给出自动验证方法。使用递归定义函数技术刻画问题规约,基于Morgan精化规则程序求精至IMP程序,并使用验证条件生成器(verification condition generator,VCG)自动生成验证条件,通过Isabelle定理证明器验证IMP程序的正确性,最后利用开发平台自动生成C++可执行程序。以最长标志基因序列问题为实例进行程序求精和自动验证,检验了所提策略的有效性。该策略提高了算法程序开发的正确性,减轻了传统验证烦琐的工作量。

基于多层次优化技术的XACML策略评估引擎

给出一种采用多层次优化技术的XACML(extensible access control markup language)策略评估引擎实现方案MLOBEE(multi-level optimization based evaluation engine).策略判定评估前,对原始策略库实施规则精化,缩减策略规模并调整规则顺序;判定评估过程中,在引擎内部采用多种缓存机制,分别建立判定结果缓存、属性缓存和策略缓存,有效降低判定引擎和其他功能部件的通信损耗.通过两阶段索引实现的策略缓存,可显著降低匹配运算量并提高策略匹配准确率.仿真实验验证了MLOBEE所采用的多层次优化技术的有效性,其整体评估性能明显优于大多数同类系统.

认罪认罚案件量刑建议精准化——内涵新解与采纳规则重构

通过梳理量刑建议的实践发展,可以发现,在认罪认罚案件的语境下,量刑建议已由无约束力的求刑意见,逐步转变为起诉前检察机关作出的正式承诺。这种转变,以优化司法资源配置、实现以审判为中心的诉讼体制改革为目的,以加强量刑建议的“精准性”为手段。量刑建议精准化的内涵,可以划分为形式与实质两个侧面,前者以最高人民检察院推动的量刑建议政策为依据,包括量刑建议的确定刑化和确定刑量刑建议的全面化两个要素;后者则由检察机关客观公正立场和认罪认罚案件中量刑建议的效用所决定,包括实体适当性和程序及时性两个要素。各级检察机关在执行最高人民检察院确定刑量刑建议及其全面化政策的同时,应当平衡适当性与及时性。在为《刑事诉讼法》第201条构建采纳规则时,不必固守以往幅度刑量刑建议的“采纳”概念,可以将在确定刑量刑建议以下一定幅度内判处刑罚作为确定刑量刑建议的采纳标准,从而重构确定刑量刑建议的采纳规则。

一种基于TIN的地形特征点生成方法

介绍了一种在不规则三角网上进行地形特征点生成的方法,可以自动实现地形特征分析、特征信息提取、地形正负向趋势判断、以及地形细节精细化等,较好地解决了用等高线做数据源构建不规则三角网时出现的地形细节信息不足以及地形细节信息丢失等问题,可以广泛应用于DEM数据更新精化、水文分析、地学分析等领域。

正确性保证的私有过程建模方法

私有过程是构建协同业务过程基础,其正确与否对业务协同实施产生直接影响.为此,提出了一种逐步求精构建私有过程的方法.首先,定义私有过程,并将其控制流抽象为四种基本块,即顺序块、并发块、选择块及迭代块;然后,针对四种基本块提出各自的精化规则,并以此为基础提出了私有过程构建方法;最后,从理论上证明了通过该方法建立的私有过程具有工作流网特性且是正确的.通过对协同制造中供应链建模并与现有的、典型的方法对比分析,结果表明:相对已有的工作,本文方法能够更加有效地对私有过程进行建模.

面向过程的需求建模

提出目标、角色、需求任务建模方法,将软件系统高层目标层层分解、精化成操作化目标,分配给角色作为角色目标,在需求工程过程中,用具体的需求任务实现角色目标。定义了3个单一化规则对建模过程进行约束,可以避免操作化目标、角色和具体的需求任务之间的冲突。定义了操作化目标与角色目标之间的映射函数、角色目标与具体的需求任务之间的映射函数以及它们的复合函数,将操作化目标与具体的需求任务直接关联,使软件系统目标与需求工程过程紧密结合,可以更加直观、形象、准确地对系统需求建模,通过聚集需求任务实现系统高层目标。

基于事件的局部行为模型的合并

采用模态迁移系统描述系统行为,针对局部行为模型中存在的不确定行为,提出一种基于事件的局部行为模型合并方法。该方法首先定义局部行为模型之间的精化关系,利用精化关系产生合并规则,运用合并规则产生行为模型的极小共同精化模型或最小共同精化模型,从而消除局部行为模型中存在的不确定行为。最后通过一个示例对该方法的有效性作出说明。

面向多源数据的建筑物轮廓优化方法

针对历史栅格地图、遥感影像和LiDAR点云数据中提取的建筑物轮廓存在锯齿、边界不规则和位置不准确等问题,提出了一种普适的建筑物轮廓优化方法。首先,利用改进的Douglas-Peucker算法对轮廓进行初步简化,其中采用凸包法获取轮廓线的起止点并使用垂距法获取轮廓简化的距离阈值。其次,利用最小二乘法进行直线拟合和直线求交,对轮廓进一步优化。再其次,对定义的特征边和特征角进行规则化处理。然后,根据建筑物主方向与每条轮廓边的夹角关系进行直角化处理。最后,设计了一种基于最大面积重叠度的方法实现轮廓位置的精准化。利用多源建筑物轮廓矢量数据进行了实验,结果表明所提方法有效,且与当前主流方法相比,具有更高的建筑物轮廓精度和较强的普适性。

一种针对精化样本的非监督SAR变化检测方法

针对非监督框架下的深度学习SAR变化检测方法在样本选取时出现样本非平衡及冗余问题,改进了一种针对精化样本的非监督SAR影像变化检测方法:利用分层FCM针对不同差异图进行分割确定初始类别;提出利用邻域清理规则进行潜在错误样本剔除并利用异质类空间距离完成对样本的筛选;构造卷积神经网络完成对待确定类别像素的分类,得到最终变化结果。采用三组实验数据进行实验,结果表明该文方法可行有效,且能在较好应对样本问题的同时具有较高的变化检测精度。

一位抗体筛选阳性的老年患者实施Rh抗原相合性配血的病例分析

分析开展 Rh(D、C、c、E 和 e)五种血型抗原及不规则抗体检测,并采取 ABO 血型和 Rh(D、C、c、E 和 e)五种血型抗原完全相合的输血病例,探讨开展 Rh(D、C、c、E 和 e)五种血型抗原在精准化输血中的应用。 方法:选择我院一位血型不规则抗体阳性的入院诊断:(1)肝硬化并食管胃底静脉曲张破裂出血;(2)肝硬化失代偿期;(3)胆囊结石的老年患者,实施了 ABO 血型和 Rh(D、C、c、E 和 e)五种血型抗原完全相合的输血方案作为典型病例来分析。 结果:患者康复出院,抢救成功。 结论:对患者进行输血前,需要做好患者以及献血者的血型不规则抗体检测及 Rh 血型抗原分型,并做好同型输注,进而保障老年人安全合理输血,提高了输血治疗的安全性,节约了血液资源,使患者的住院时间大大缩短了,提高了患者对我院医生的诊疗及护士护理工作的满意度,值得在临床中大力推荐使用。