常数级压缩方法的优化

为提高常数级压缩方法效率,对核心算法所需时间和频率表空间进行了优化.首先对基数计算进行优化,推导出相关优化公式;其次用20组球进行试验,对不同基数计算方法进行了对比;最后对频率表空间进行优化.结果表明,比例运算可有效提高基数计算速度;在内容随机分段中,越靠近字节平均频率值的位置字节频率出现的次数越多;根据这一特征对频率表空间进行优化,所做的优化节省了存储空间,从而提高了压缩率.这些优化策略推动了常数级压缩算法的实用化.     

Kerr介质和耦合常数对光场压缩效应的影响

该文研究了在Ｋｅｒｒ介质中初处于激发态的级联三级级原子与相干态相互作用的光场缩效应,讨论了Ｋｅｒｒ介质及原子与光场间的耦合常数光场压缩效应的影响。     

人头三维表面数据的一种压缩方法

针对人头三维表面数据压缩问题,将一种二维平面上传统的曲线压缩算法Ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ算法拓展至三维空间,并加以改进,采用自适应门限的新方法,不但保证了一定压缩比,而且可使重建效果比较理想。     

人头三维表面数据的一种压缩方法

针对人头三维表面数据压缩问题,将一种二维平面上传统的曲线压缩算法Ｓｐｌｉｔｉｎｇ算法拓展至三维空间,并加以改进,采用自适应门限的新方法,不但保证了一定压缩比,而且可使重建效果比较理想．     

基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.     

三能级原子Dressed态下的压缩

本文通过求解级联型三能级原子部分哈密顿量的本征值问题,得到自发辐射的级联型三能级原子的Dressed态。加入基态后,得到场方差一般表达式,并求出初始条件下的压缩最佳值。     

基于小波变换和对块零树编码压缩方法

提出基于小波零树的对块零树压缩编码方法。该方法既具有小波零树压缩编码高压缩比、宜于实时实现的特点，同时具有编码／解码速度快，易于实时传输等优点，可广泛地应用于各种低码率传输应用中。     

物理方程中自然单位、无量纲变换及常数的压缩与恢复

采用自然单位和无量纲变换都是科研上常用的方法.本文给出寻找无量纲变换的一种具体作法,通过物理方程常数的压缩与恢复得出自然单位与无量纲变换相一致的结论.     

压缩真空场与运动二能级原子相互作用系统的光场压缩效应

文章采用求解Schrdinger方程和数值计算方法,研究了单模压缩真空场与运动二能级原子相互作用过程中的光场压缩效应。数值计算结果表明:原子运动速度以及场模结构参数增大,引起时间演化曲线显著上移;原子基态几率幅越大,光场压缩越深,反之,则压缩越浅,甚至不能实现压缩;相位角对时间演化曲线的影响规律与原子基态几率幅影响规律基本一致;压缩因子由小变大过程中,光场随之表现为不能压缩,实现部分压缩,然后压缩逐渐消失的过程。     

3次自由次的拟本原和二部拟本原置换群

 利用O’Nan-Scott定理刻画了3次自由次的拟本原置换群和二部拟本原置换群,并给出了一般3次自由置换群的描述.     

基于灰色关联度的组合预测模型的性质

基于灰色关联度的组合预测模型是研究组合预测方法的一个新思路,实例结果表明它是一种有效的组合预测方法.针对该模型,提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念;在一定的条件下, 证明模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测; 给出优性组合预测存在的一个充分条件, 最后证明冗余预测方法的一个判定定理,这对组合预测方法有效信息的提取具有重要的意义.     

基于组合赋权TOPSIS的采矿方法优选

针对传统采矿方法选择存在的弊端以及数值优选权重确定的难题,综合考虑影响采矿方法选择的技术、经济、安全等因素,利用层次分析法基本原理建立了采矿方法综合评价指标体系,采用层次分析法和熵权法对决策指标进行组合赋权,运用基于组合赋权的逼近理想解排序法对待选采矿方法进行综合评价,计算出各方案的综合优越度,实现采矿方法的优选。最后,以云南某矿为例,设计了3种备选采矿方法,得出待选方案的综合优越度依次为0.033 03、0.583 49、0.966 96,从而确定方案3环境再造中深孔落矿嗣后充填采矿法为最优。研究结果表明,基于组合赋权的TOPSIS法在采矿方法选择的评价中更合理、更可靠。     

基于信任度的多传感器数据融合及其应用

针对多传感器信息采集系统中的数据不确定性问题,提出了一种基于信任度的多传感器数据融合方法.该方法首先定义一个模糊型指数信任度函数,对两传感器测得数据间的信任程度进行量化处理,并通过信任度矩阵度量各传感器测得数据的综合信任程度,以合理地分配测得数据在融合过程中所占权重,得到数据融合估计的最终表达式,从而实现了多传感器数据的融合.分析土壤含水率的数据融合结果可知,应用所提出方法使融合结果的标准差降低至0.0084,随机干扰下变化幅度仅为0.0027%,不仅达到了比传统方法更高的融合精度,而且具有良好的抗干扰性.     

基于程度分析的中小桥梁评估方法

考虑到公路和城市桥梁评估规范结果可能存在的差异,对城市内的原公路桥梁提出基于程度分析理论的评估方法.首先,采用心理测量试验和定性问题的定量描述研究评估标度及扣分值;其次,基于桥梁评估规范确定缺损、构件及部件的权重;然后,引入桥梁缺损对结构使用功能影响系数及缺损发展变化状况修正系数得到缺损最终扣分值;最后,结合分层加权方法计算各部件及全桥的技术状况评分.结果表明,采用基于程度分析的桥梁评估方法计算得到的全桥评分低于城市规范评分但高于公路规范评分.当基于不同规范得到的评估结论出现较大差异时,程度分析方法可作为一种辅助的评估方法.     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

基于振动舒适度的建筑物楼板设计方法

振动舒适度问题是现代建筑结构中一个越来越值得被关注的问题.在考虑楼板安全性的基础上从人体舒适度的角度对楼板的设计方法进行了扩充.从影响楼板振动舒适度的若干因素如:楼板的厚度、长宽比、短边长度入手,以计权后的均方根加速度为评价指标,运用分析对比、数据拟合等方法,找出了满足振动舒适度要求的楼板的短边长度与楼板厚度的关系,并给出了简易计算公式.计算参数简便、计算结果与理论吻合程度高,可直接应用于工程设计实践中.     

基于置换群的可逆网络级联

通过分析可逆门逻辑网络与置换群的等价关系,把可逆门网络级联转化为对称群的轮换问题.证明了任何一个相邻3轮换置换(u,s,t)可以通过4个(n-2)-CNOT门和至少2n位的NOT门生成,以此n位的偶数二元可逆网络可通过NOT和2-CNOT门构造.给出了通过对称群轮换置换级联可逆网络的方法,实例验证了该方法的正确性.结果表明,该方法没有垃圾信息输出,同时在可逆门转换方面更加灵活有效.     

基于漂移度的地基沉降预测模型评价与组合策略

地基沉降与时间关系的曲线形式具有不确定性,难以用某一模型来模拟其沉降规律,鉴于组合模型可以有效提高预测效果,引入漂移度概念,并在考虑预测结果和实际结果相似度和差异度的基础上,借鉴支持度的公式形式,重新定义了漂移度计算公式,将其用于地基沉降预测模型预测效果比较中,同时基于漂移度建立了地基沉降预测模型的组合策略。实例分析验证了基于漂移度的地基组合预测模型的有效性。     

基于Rough Set和灰色关联度的煤炭企业评价方法

针对企业评价中已有评价方法权数分配不合理、指标权数测定困难、难以对企业进行有效的综合评价的现状,采用粗糙集理论和加权灰色关联度的方法测定指标权数,对煤炭企业进行综合评价.以2006年煤炭行业上市公司的财务报表数据为实例进行实证分析,结果表明:基于粗糙集和灰色关联度的企业综合评价方法能够克服传统评价指标权数确定的主观偏好,是一种可行的评价方法.