An Algorithm for the Feedback Vertex Set Problem on a Normal Helly Circular-Arc Graph

The feedback vertex set (FVS) problem is to find the set of vertices of minimum cardinality whose removal renders the graph acyclic. The FVS problem has applications in several areas such as combinatorial circuit design, synchronous systems, computer systems, and very-large-scale integration (VLSI) circuits. The FVS problem is known to be NP-hard for simple graphs, but polynomi-al-time algorithms have been found for special classes of graphs. The intersection graph of a collection of arcs on a circle is called a circular-arc graph. A normal Helly circular-arc graph is a proper subclass of the set of circular-arc graphs. In this paper, we present an algorithm that takes time to solve the FVS problem in a normal Helly circular-arc graph with n vertices and m edges.

从“一锤定音”到“循环反馈”:研究生课程考核范式转换研究

课程考核是研究生课程教学的重要组成部分,创新课程考核范式可以提升研究生学习能力,进而增强其创新能力与批判性思维。从研究生课程考核实践来看,一些研究生课程感知价值过度以获取学分为导向,产生了“浅层学习”以及“伪学习”等学习行为偏差,导致研究生课程“一锤定音”式考核方式失效,研究生跌入学习能力难以提升的陷阱。应改进研究生课程考核范式,推动研究生课程考核从“一锤定音”式向“循环反馈”式转变,引导研究生持续反思价值观、学习态度与学习行为,进而提升双环学习能力,走向“正确感知价值—积极学习行为—学习成效提升”的良性循环。

一种基于本地化差分隐私的网格聚类方法

随着移动互联网应用的不断深入,产生了大量个体数据,采集分布在不同终端上的数据进行聚类可以发现人群行为模式,支撑应用服务的深入开展.然而这些数据往往包含个体敏感信息,在缺少可信数据采集者的情况下,直接采集数据进行聚类存在泄露个体数据隐私的风险.近年来,本地化差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)以其严谨的数学理论基础得到隐私保护领域研究者的持续关注.现有基于LDP的聚类研究多数采用基于划分的聚类方法,存在仅适用凸状分布数据以及聚类质量损失较大问题.针对该问题,聚焦网格聚类,提出基于LDP的隐私保护网格聚类方法.首先,设计网格划分评估指标,通过调节网格划分粒度调控网格密度估算误差和簇边缘信息损失,指导网格结构选取;然后,在服务器与终端间构建循环反馈机制,利用数据分布信息迭代优化扰动粒度,降低差分噪声注入量,在保护终端数据隐私安全的前提下,提升网格密度估算精度;最后,在服务器端,提出基于网格结构的自适应网格聚合方法,提升隐私保护聚类质量.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾各终端个体数据隐私的同时,对不同分布数据有良好的聚类效果.

圆光栅测角误差实时补偿方法研究

误差补偿是提高圆光栅测角精度的常用手段。一些机床和精密仪器由于没有位置测量元件误差补偿功能,无法进行圆光栅的误差在线补偿。针对这一问题,提出了一种中继式的圆光栅测角误差实时补偿方法。首先,分析了圆光栅测角误差的补偿原理,建立了谐波拟合函数和圆光栅测角误差补偿模型;然后,进行了误差补偿模块的硬件选型,设计了以差分芯片为核心的信号转换电路,包括差分信号转单端信号电路和单端信号转差分信号电路,开发了误差补偿模块的嵌入式软件,将所设计的误差补偿模块插入到圆光栅的信号输出通道,建立了基于中继式误差补偿模块的试验系统;最后,采用雷尼绍校准装置采集了圆光栅的原始误差数据,使用谐波函数对测角误差数据进行了拟合,应用误差补偿模型,利用误差补偿硬件模块,对圆光栅测角误差进行了在线补偿试验。研究结果表明:对测角误差最大值为134.59″的圆光栅进行补偿后,其误差最大值可减小到12.62″,可见采用误差实时补偿方法可以显著提高圆光栅测角精度。

复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为模型构建

在复杂动态环境下,知识协同行为(KCB)是产业集群创新(ICI)活动的有力支撑,构建复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为模型具有重要的理论意义和实践价值。在分析复杂动态环境下产业集群创新与群体知识协同行为耦合规律的基础上,构建了复杂动态环境下产业集群创新中的群体与协同行为模型(CDE-I-KCBM)。与已有研究相比,该模型不仅可以反映随时间不断变化的动态演化规律,也可反映复杂动态环境下产业集群创新和群体知识协同行为的内在关联本质,有助于揭示二者的循环反馈关系。

半干旱条件下春小麦种群不整齐性动态及其水分生理生态基础

在黄土高原半干时生态条件下设置了低、中、高３个密度梯度的以水为限制因子的实验，各密度种群个体重量分布偏倚度（Ｇ）随时间的延续而增大，增大的幅度随密度增高而上升，在此基础之上，在人工气候室内模拟自然条件，对竞争中不同大小个体之间的关生理生态指标进行测定与比较，发现在生长发育过程中，由于对有限水资源的争夺性利用相邻的不同大小个体之间吸水能力差异迅速增 大，竞争使不同大小邻体的根系吸水效率。

圆盘区域极点约束鲁棒非脆弱控制

针对一类参数不确定线性系统,研究了具有圆盘区域极点约束的状态反馈鲁棒非脆弱控制器设计问题。系统中的参数不确定性满足范数有界条件,设计的非脆弱控制器具有加性和乘性不确定项。基于线性矩阵不等式(LMI),提出了将闭环系统极点配置到指定圆盘区域的状态反馈鲁棒非脆弱控制器存在的充分条件。然后利用G辅助变量替换技术拓展了圆盘极点配置的线性矩阵不等式(LMI)条件,提出保守度较低的状态反馈非脆弱控制器设计方法。数值仿真例子验证了给出的控制器设计方法的可行性。

压电电压反馈控制在异形销孔镗削中的应用

依据异形销孔加工的现状,采用压电陶瓷驱动的柔性铰链机构实现镗刀的径向微位移.根据活塞异形销孔几何特征和压电陶瓷驱动器控制精度高、刚性好和高频响特点及其具有的传感功能,提出了压电电压反馈的控制系统,并在该系统中引入重复控制和干扰通道的开环前馈控制,从而提高了系统的稳定性和跟踪精度.实验表明,加工精度可达3μm.

回转式压电微角度电动机的反馈控制系统设计

介绍了一种采用"推拉接力原理"设计的压电微角度电动机。通过TMS320LF2407型数字处理芯片(DSP)产生6路方波,将其中两路转换成三角波与两路方波相匹配作为四路控制信号。采用直流放大驱动电源将控制信号放大驱动压电电动机,电动机通过圆光栅检测回转角度并把检测值传递给数字处理芯片,从而进一步调整输出的控制信号。整个系统实现闭环控制,同时实现压电微角度电动机的匀速连续转动。电动机的最小单步角位移可达2″。

不确定广义系统的圆形区域极点配置

考虑不确定连续或离散广义系统的圆形区域极点配置问题，目的是设计状态反馈控制律，使得闭环系统正则，无脉冲（连续广义系统情形）或因果（离散广义系统情形），且闭环极点位于一给定的圆形区域内．给出了所期望的状态反馈控制律存在的充分条件及其解析表达式．

压力开关自动校准方法研究

为了解决由压力开关检测时间延迟所引起的测量误差,设计了一种基于压力开关切换误差的循环逼近比较的自动校准方法。研究影响压力开关自动校准的机理,构建循环逼近比较模型,确定了压力开关的切换误差与压力变化率的函数关系;通过模型方案,搭建自动校准系统,利用闭环反馈,实时调整压力变化率,获取切换值。实验结果表明:该自动校准方案减小了校准过程中压力变化率和延迟时间的影响,测量重复性提高了50%。

外界载荷对圆柱涡激振动能量转换的影响

为了提高涡激振动的能量收集效率,研究外界载荷对三相耦合圆柱绕流涡激振动能量转换的影响.使用矩阵法分析外界载荷对涡激振动能量转换系统阻尼和固有频率的影响,并使用准稳态近似理论推导获得机电耦合系统电压输出的准稳态解析式.在此基础上,应用OpenFOAM开源平台对Navier-Stokes、二阶范德波尔方程和高斯定律进行涡激振动耦合计算.结果表明:当外界载荷增大时,系统阻尼先增大后减小,圆柱振幅曲线峰值和锁振区域先减小后增大,输出电压和电压曲线的锁振区域相应增大,而固有频率基本不变;系统输出功率随着载荷的增大出现先增大后减小的趋势;当满足98<Re<103时,输出电压及功率较大,可以实现圆柱涡激振动高效率的能量转换.

一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法

为了在并行计算系统中应用支持向量机，提出一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法．分析了w-model算法的不足，并在训练过程中采用循环式反馈更新各支持向量机分类器以避免样本的分布状态对各分类器性能的影响，提高各分类器的训练精度．学习过程以平均分类精度为阈值，对部分分类器重新训练，实现对多分类器学习系统性能的全局优化．在UCI标准测试数据集上进行的实验结果表明，循环式反馈能有效地平衡多分类器学习性能相差过大的问题，算法较w-model具有更高的训练效率和分类效率．

基于循环经济的开放动态投入产出智能决策系统

基于循环经济模式的经济系统的本质是一个开放的复杂巨系统,对此,提出一种开放的动态投入产出智能决策系统的设计方法.该方法以建立的动态投入产出反馈控制模型为核心,分别建立系统整体和各个决策单元的非线性多目标动态优化模型,再通过多级递阶智能协调器确定满意解集,使决策结果是或者近似于全局优化,并满足开放性和稳定性的要求.最后通过案例分析,表明该方法具有实际应用价值.

一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则（Max-Min准则）,提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。

圆形极点区和状态方差上界约束下H_∞指标的优化

该文对一类随机状态反馈系统 ,利用线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,分析了闭环系统的、与约束圆形极点区相容的状态方差上界指标 ,得到了相容状态方差上界指标的较好取值范围 ,进而研究了相容极点区域与状态方差上界约束下 ,系统被控输出对扰动输入的H∞ 抑制界优化问题 ,给出了次优H∞ 抑制界和相应约束次优H∞ 控制。利用算例对所得结果作了说明。

反馈式呼吸刺激联合主动循环呼吸训练对肺癌术后患者的影响

目的探讨肺癌患者术后实施反馈式呼吸刺激联合主动循环呼吸训练对其肺功能和肺部并发症的影响。方法选取2018年1月—2019年12月医院收治的80例肺癌患者为研究对象,按照组间基线资料可比的原则分为对照组和观察组,各40例。术后对照组实施常规护理,观察组在对照组基础上增加反馈式呼吸刺激联合主动循环呼吸训练,比较两组患者干预前后肺功能、生活质量和肺部并发症发生情况。结果干预前两组肺功能比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预后观察组肺功能指标优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组术后肺部并发症总发生率低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。干预前两组生活质量评分比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预后观察组生活质量评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论肺癌患者术后实施反馈式呼吸刺激联合主动循环呼吸训练可有效改善其肺功能,减少肺部并发症的发生率,改善患者预后,提升患者生活质量。

成形机控制系统分析与摆动装置设计

讨论了一步法封头成形机应用力反馈工作原理,首次设计泵-马达容积调速的恒功率同步控制系统,并解决了成形机摆动装置的结构创新设计问题。使整机结构及控制系统简单、可靠,合理,性能稳定。不仅取得了较大的经济效益,而且可在同类设备中拓展应用。

融合多特征和相关反馈的图像检索

快速高效的图像检索算法是基于内容的图像检索的重要技术.针对单一特征检索在图像检索中的弊端,充分利用特征互补,提出了一个多特征融合与相关反馈的图像检索算法.首先使用环形直方图法结合图像的空间关系,提取图像的颜色特征,然后使用四叉树分块法并运用空间局部特征增强图像的全局特征,提取图像的形状特征,最后融合图像的颜色特征和形状特征作为综合特征,并根据相关反馈调整参数,实现图像检索.实验结果表明,该算法能提高图像检索的效率,优于使用单一特征的检索方法,尤其适用于基于对象或区域的图像检索.

基于快照反馈的短期电力负荷组合预测方法

为提高短期电力负荷预测精度,本文提出了一种基于快照反馈机制改进的变分模态分解技术VMDSF(variational mode decomposition with a snapshot of feedback)和带有循环滑窗策略优化的长短时记忆网络CSLSTM(long short-term memory with circular sliding window)的组合预测方法 VMDSF-CSLSTM。为降低原始序列的不稳定性及复杂性,本文首先使用VMDSF将原始电力负荷序列分解成多个子序列。然后结合网格搜索法对CSLSTM进行最优参数寻找,得到含有最优模型参数的电力负荷短期预测模型。最后,使用2013年澳大利亚4个区域的电力负荷数据集,对本文方法进行算例测试,测试结果表明了本组合模型的有效性。