随着特高压直流输电技术飞速发展,换流阀阀基电子VBE(valve base electronics)设备的稳定性对于保障直流输电的可靠性和效率至关重要。VBE设备电路板缺陷,如短路和失效元件,直接影响直流系统稳定性,而现有的检测方法,包括人工显微镜检...随着特高压直流输电技术飞速发展,换流阀阀基电子VBE(valve base electronics)设备的稳定性对于保障直流输电的可靠性和效率至关重要。VBE设备电路板缺陷,如短路和失效元件,直接影响直流系统稳定性,而现有的检测方法,包括人工显微镜检查和自动检测算法,常受限于效率低和准确性不足。针对该问题,提出一种基于点模式匹配的自动视觉检测方法,通过生成代表关键区域的点模式并进行匹配来提高检测的效率和准确率。通过实验验证,所提方法在检测速度和准确性方面相较于传统方法有显著提升,适合于生产线上的快速质量控制,为提高直流输电设备的质量提供了有效的技术方案。展开更多
玉米是我国第一大粮食作物,对我国粮食安全影响深远。依据重心模型,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)测算了1999—2022年我国玉米生产重心与消费重心的移动方向、距离、速度等变化特征,利用耦合模型分析玉米生产与...玉米是我国第一大粮食作物,对我国粮食安全影响深远。依据重心模型,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)测算了1999—2022年我国玉米生产重心与消费重心的移动方向、距离、速度等变化特征,利用耦合模型分析玉米生产与消费的空间匹配性,并结合自然、经济、政治等因素,研究其变动原因。结果表明,1999—2022年我国玉米生产重心整体呈现从西南-东北移动的特点,共移动了148.55 km,平均移动速度为6.46 km·a^(-1);玉米消费重心总体呈现从西南-东北-东南-西南-东北环形变动的特点,阶段性特征明显;生产与消费重心的耦合距离呈先升高后降低的总体特点,但增幅远大于降幅。耦合距离由471.02 km(1999年)变为513.02 km(2022年),其中2013年二者的重心耦合距离达最大值,为557.91 km。2020年以来,玉米生产与消费的耦合距离又出现增加趋势,空间匹配性再度下降,为新时代粮食安全带来了挑战。因此,提出优化玉米区域利益协调机制、构建多主体利益联结机制和支持政策体系、优化玉米区域生产与消费空间格局、实施区域差异性的粮食政策等政策建议。展开更多
高效的在线字符串模式匹配算法对云数据库检索至关重要,然而搜索内容的泄露会威胁用户隐私。现有的字符串模式匹配算法没有考虑用户搜索内容的保护,可搜索加密方案虽然可以保护用户的搜索内容,但存在索引构建代价大、检索效率低等问题...高效的在线字符串模式匹配算法对云数据库检索至关重要,然而搜索内容的泄露会威胁用户隐私。现有的字符串模式匹配算法没有考虑用户搜索内容的保护,可搜索加密方案虽然可以保护用户的搜索内容,但存在索引构建代价大、检索效率低等问题。因此,提出了两种保护用户搜索内容的模式匹配算法:基于分布式点函数的模式匹配(pattern matching based on distributed point function,PMDPF)算法和基于分布式点函数的跳跃式模式匹配(jumping pattern matching based on distributed point function,JPMDPF)算法。PMDPF算法利用指纹函数以及分布式点函数构造模式串真值表,并分发给两台独立的服务器,把搜索中字符对比操作转换为查表操作,从而保护搜索内容。为了提升搜索效率,提出了JPMDPF算法。通过字符跳转,JPMDPF算法以泄露更多信息为代价,其搜索效率比PMDPF算法平均提高了约m倍,其中m为搜索内容长度,同时显著降低了因指纹函数碰撞而导致的误判的概率。实验结果表明,PMDPF算法的搜索效率比基于指纹函数的经典算法提高约5%,并优于现有的可搜索加密方案,PMDPF算法的搜索耗时在搜索内容长度为4时是JPMDPF算法的4.2倍。展开更多
Pattern matching method is one of the classic classifications of existing online portfolio selection strategies. This article aims to study the key aspects of this method—measurement of similarity and selection of si...Pattern matching method is one of the classic classifications of existing online portfolio selection strategies. This article aims to study the key aspects of this method—measurement of similarity and selection of similarity sets, and proposes a Portfolio Selection Method based on Pattern Matching with Dual Information of Direction and Distance (PMDI). By studying different combination methods of indicators such as Euclidean distance, Chebyshev distance, and correlation coefficient, important information such as direction and distance in stock historical price information is extracted, thereby filtering out the similarity set required for pattern matching based investment portfolio selection algorithms. A large number of experiments conducted on two datasets of real stock markets have shown that PMDI outperforms other algorithms in balancing income and risk. Therefore, it is suitable for the financial environment in the real world.展开更多
文摘随着特高压直流输电技术飞速发展,换流阀阀基电子VBE(valve base electronics)设备的稳定性对于保障直流输电的可靠性和效率至关重要。VBE设备电路板缺陷,如短路和失效元件,直接影响直流系统稳定性,而现有的检测方法,包括人工显微镜检查和自动检测算法,常受限于效率低和准确性不足。针对该问题,提出一种基于点模式匹配的自动视觉检测方法,通过生成代表关键区域的点模式并进行匹配来提高检测的效率和准确率。通过实验验证,所提方法在检测速度和准确性方面相较于传统方法有显著提升,适合于生产线上的快速质量控制,为提高直流输电设备的质量提供了有效的技术方案。
文摘高效的在线字符串模式匹配算法对云数据库检索至关重要,然而搜索内容的泄露会威胁用户隐私。现有的字符串模式匹配算法没有考虑用户搜索内容的保护,可搜索加密方案虽然可以保护用户的搜索内容,但存在索引构建代价大、检索效率低等问题。因此,提出了两种保护用户搜索内容的模式匹配算法:基于分布式点函数的模式匹配(pattern matching based on distributed point function,PMDPF)算法和基于分布式点函数的跳跃式模式匹配(jumping pattern matching based on distributed point function,JPMDPF)算法。PMDPF算法利用指纹函数以及分布式点函数构造模式串真值表,并分发给两台独立的服务器,把搜索中字符对比操作转换为查表操作,从而保护搜索内容。为了提升搜索效率,提出了JPMDPF算法。通过字符跳转,JPMDPF算法以泄露更多信息为代价,其搜索效率比PMDPF算法平均提高了约m倍,其中m为搜索内容长度,同时显著降低了因指纹函数碰撞而导致的误判的概率。实验结果表明,PMDPF算法的搜索效率比基于指纹函数的经典算法提高约5%,并优于现有的可搜索加密方案,PMDPF算法的搜索耗时在搜索内容长度为4时是JPMDPF算法的4.2倍。
文摘Pattern matching method is one of the classic classifications of existing online portfolio selection strategies. This article aims to study the key aspects of this method—measurement of similarity and selection of similarity sets, and proposes a Portfolio Selection Method based on Pattern Matching with Dual Information of Direction and Distance (PMDI). By studying different combination methods of indicators such as Euclidean distance, Chebyshev distance, and correlation coefficient, important information such as direction and distance in stock historical price information is extracted, thereby filtering out the similarity set required for pattern matching based investment portfolio selection algorithms. A large number of experiments conducted on two datasets of real stock markets have shown that PMDI outperforms other algorithms in balancing income and risk. Therefore, it is suitable for the financial environment in the real world.