随机删失场合回归函数改良核估计的收敛速度

本文在随机删失场合下 ,得到了回归函数 m ( x ) = E [Y /x ] 的改良核估计及核估计的收敛速度 ,该结果与完全数据场合完全一致.     

基于并行的F-LSTM模型及其在电力通信设备故障预测中的应用

电力通信网设备时序故障预测的目标是通过过去设备告警数据,预测设备在下一个时间段是否发生故障,这对设备的管理和维护起着重要作用。为了预测电力设备未来的状态,提出一种Forward-LSTM(F-LSTM)学习模型,对设备故障的时序特征和非时序特征(静态信息)进行并行训练,探索出一种新的对静态-时序数据的训练方法,将其应用在电力通信网故障预测中。F-LSTM结合了两个组件,一个学习时序特征的长短期记忆神经网络(LSTM)与一个处理静态数据的前向全连接神经网络(forward full connection neural networks,FC),数据的静态/时序属性被自动判断并传递给FC或LSTM来并行训练。对于具有同时产生动态数据与静态数据的电力通信网络,Forward-LSTM(F-LSTM)模型能以较高速度与精度预测其故障发生的位置。此外,本文采用一种加权的损失函数,可以更好地捕捉设备故障的时序规律。选取某电力通信网络系统中2016—2017年设备故障数据,对本方法进行测试。实验结果显示,与Xgboost模型相比,F-LSTM模型对故障预测的召回率提高5%,同时F-LSTM模型较LSTM模型缩减了计算量,加快了模型的训练速度。     

CCSDS多光谱图像无损压缩算法的FPGA实现

本文基于CCSDS 123.0-B-1多光谱图像无损压缩算法,采用Stratix II系列的现场可编程门阵列(FPGA)芯片,按算法的功能模块分别在FPGA上进行RTL级的设计,实现了多光谱图像无损压缩算法.经过测试,数据吞吐率达到66 MSample/s,比NASA JPL实验室实现的33MSample/s速度提升一倍.对压缩后的码流数据进行解压,解压后的数据和原图完全相同,证明了设计的正确性和合理性.     

椭圆曲线密码细粒度并行计算研究

根据加速经常性设计的原则,提出了一种基于对称运算单元的椭圆曲线密码(ECC)标量乘运算的高效细粒度并行运算架构.为了实现该架构,对ECC标量乘运算展开细粒度并行计算研究,通过标量乘运算的分解和推导,消除了数据相关性,得出运算效率高且适于指令级并行计算的算法形式.对标量乘运算的时间复杂度的分析结果表明,该算法比普通算法的速度提升了66.7%.并可通过并行计算进一步提升标量乘运算的速度性能.在采用3个运算单元的效率最优情况下,比采用1个运算单元时,速度提高了2倍.     

鱼雷锚在钙质砂床中的贯入深度研究

鱼雷锚安装简单、快速，是一种在海洋工程中具有良好应用前景的锚固结构，其在钙质砂床的贯入深度关乎其系泊结构物的稳定性和抗风浪能力。基于耦合的SPH (光滑粒子流体动力学法)和FEM (有限元法)算法，针对Richardson(2008)研究的鱼雷锚建立了有限元模型，在Abaqus平台上，数值模拟了该鱼雷锚在钙质砂床中的贯入深度，并模拟了不同的贯入速度、锚重量和锚-土界面间的摩擦系数等对鱼雷锚贯入深度的影响。通过对比数值模拟结果与Richardson(2008)提供的实验结果可知，耦合的SPH-FEM算法可以快速准确地模拟鱼雷锚在钙质砂床中的贯入深度。此外，由参数化研究可知，鱼雷锚的锚重、贯入速度和锚-土间摩擦系数对鱼雷锚的贯入深度影响显著。特别地，当贯入速度大于某一临界值时，贯入深度基本上与贯入速度成正比。最后，基于Richardson实验数据和本次数值模拟获得的65组数据，从能量法的角度提出了鱼雷锚在钙质砂床中贯入深度的预测公式，为动力锚的设计和应用提供理论支撑。此外，经初步验证，该公式也可用于预测DPAⅢ动力贯入锚在钙质砂床中的贯入深度。     

选择性分子间引力和介质对反应速度的影响———丙酮浓溶液碘化动力学

本文从选择性分子间引力讨论介质对丙酮碘化反应速度的影响,预测丙酮浓溶液(丙酮本身亦是介质)的碘化比速度,其数值应随丙酮浓度的增加而变大 ,实验结果证明了理论的预测.丙酮浓溶液的碘化是一个较复杂的可逆反应,本研究用一简便的近似处理方法,获得一个动力学积分公式,其中〔I_2〕~*为反应达到平衡时I_2的浓度,t为时间,c为ln〔H~ 〕/{〔I_2〕-〔I_2〕~*}~(k_(-2)/k_3)=kt c,常数,k_(-2),k_3为一些步骤的比速度. 所求得的积分式关连实验数据,尚称满意. 所得比速度k与溴化反应比较,两者甚为接近,表明理论探讨的合理性     

相依随机变量不变原理的收敛速度的注

在本文中,我们讨论了相依随机变量的弱不变原理的收敛速度,改进了Utev(1984)等人的结果,那里平稳性的假设被去掉了且减弱了?混合的速度为叫n)=U(n-"yea/vm-ay (OGE< 3).     

2000年以来宁波城市空间扩展特征及其驱动力分析

基于遥感影像数据, 提取宁波城区土地利用数据, 从扩展速度与强度、紧凑度等方面分析城市空间扩展特征, 选取区位环境、人口社会、产业经济和政府决策四方面分析宁波城市扩展驱动力. 研究发现: (1)宁波主城区城市空间扩展存在明显阶段性, 2000~2005年空间快速扩张, 此后扩展强度缓和; 外延式扩展方式造成了城市形态复杂, 紧凑程度较差. (2)受制于地形影响, 城市空间向东沿交通干道呈现廊道式扩张; GDP和常住人口是城市空间扩张的决定性因素; 产业结构、政府投资微弱地影响城市扩展趋势.     

不同落锤速度冲击下混凝土和RC梁破坏研究

为探究冲击载荷作用下钢筋混凝土(RC)梁的破坏模式转变及影响因素, 对素混凝土梁和无箍筋轻RC梁试样开展落锤冲击实验及有限元分析, 结果表明: (1) RC梁的冲击破坏模式与冲击速度、配筋率相关, 在较低速度下以弯曲破坏为主, 随速度提高将出现跨中呈现八字形的剪切破坏模式, 并随纵筋率增大剪切破坏转变的临界速度呈增大趋势, 但在更高速度下(＞10m?s-1), 素混凝土及RC梁均会出现局部冲切破坏. (2)梁冲击力峰值随冲击速度增加而增大, 受梁的配筋率影响较小, 但在较高冲击速度下(＞4.85m?s-1), 梁冲击力峰值并不随速度增加而增大; (3)有限元分析RC梁的冲击响应及破坏过程与实验现象及趋势符合较好.     

微波多普勒雷达多距离元数据预处理研究

针对由海面异常回波和海流运动影响微波多普勒雷达所测的径向速度,导致海浪反演精度降低的问题,提出了一种基于多距离元的数据预处理方法:滑窗自适应门限去除速度奇异点,速度波数谱高通滤波去除速度趋势项.通过反演的海浪参数与浮标数据比较,实验结果表明,该方法可有效用于微波多普勒雷达多距离元数据预处理,保证了较高的海浪反演精度.     

基于脑功能连接和SAE的自闭症分类

为了对自闭症(autism spectrum disorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究。研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typically developing,TD)的rs-fMRI数据。通过对预处理之后的rs-fMRI数据提取脑功能连接(Functional connectivity,FC)相关矩阵,再利用堆栈自编码(Stacked autoencoder,SAE)进行训练,最后对ASD和TD进行了分类,得到了准确率高达95.27%的识别。本文的结果表明,基于相关矩阵和SAE的ASD分类系统已经达到了较高性能,可以为计算机辅助诊断ASD提供参考。     

于自正则化的ErdÖs-Rényi-Shepp型强大数律的收敛速度

利用适当的自正则化因子,Csrgo″ M.等建立了Erds-Rényi-Shepp型强大数律。本文考察了其结果的收敛速度,获得其收敛速度为O(k-1nlog kn),其中kn=［c log n］(c>0)。     

基于数据同化的高频地波雷达海流数据质量分析方法

为了解决高频地波雷达探测海流数据难以分析与评估的问题,提出了基于数据同化的地波雷达数据质量分析与评价的方法.该方法利用逐步订正法(SCM)技术将雷达探测的流场资料同化到POM(princeton oceanic model)模型中,再根据同化后数据与雷达数据的均方根误差(RMSD)分布统计特征,实现对地波雷达海流数据质量的分析与评价.相比于传统出海获取海流数据的定点比测方法,该方法能快速分析雷达数据质量,降低雷达性能评估的成本.     

基于应用程序块的智能客户端水文应用架构设计与实现

本文以微软的企业程序库中包含的应用程序块(Microsoft Application Blocks)为智能客户端水文应用架构设计策略,基于这些可重用和可扩展的应用程序块开源代码的指导,通过在可扩展点"插入"自己的代码或修改源代码来定制自己的离线、智能更新、安全、数据访问等应用程序,以达到最大限度的资源重用,加快了智能客户端水文应用架构设计与实现的开发速度,提高产品质量,为我们实现应用提供了有益的实践经验和有效帮助.     

关于自正则化的Erds-Rényi-Shepp型强大数律的收敛速度

利用适当的自正则化因子 ,Csorg o″ M.等建立了 Erdos- Rényi- Shepp型强大数律 .本文考察了其结果的收敛速度 ,获得其收敛速度为 O( k-1n log kn) ,其中 kn=[c log n]( c>0 )     

冲击荷载下C型G550冷弯钢的断裂机理研究

以C型G550薄壁冷弯钢构件为研究对象, 通过材料在不同应变率下的拉伸实验和数值模拟数据得到Johnson-Cook (J-C)本构模型和Johnson-Cook失效模型参数. 通过Abaqus软件模拟了不同冲击荷载作用下C型冷弯钢构件撕裂破坏的全过程, 利用落锤装置轴向冲击试验进行对比, 其实验结果与有限元数值模拟结果有良好的一致性. 此外, 对冲击试样撕裂断口进行微观形貌分析, 得到构件的断裂机理. 结果表明: 随着冲击速度的提高, 冲击力对构件的加载时间增加, 构件需要较大的塑性变形来吸收冲击能量; 冲击速度越高, 裂纹扩展功所占吸收冲击能量的比例越大, 显示出高速下裂纹扩展的能力越好; 冲击速度较高时, 以脆性断裂为主, 断口出现解理面, 甚至在高速变形时发生了绝热剪切破坏.     

哈希编码优化的IRON逆渲染模型：重建几何与材质

将神经网络用于场景几何材质的高效表达，结合逆向渲染在二维光度图的监督下重建高质量的网格和材质贴图，为现有的图形学流水线提供服务——神经渲染已成为近年来计算机图形学新的研究热点。在IRON(inverse rendering by optimizing neural SDFs and materials from photometric images)神经渲染模型基础上，通过引入多分辨率哈希编码，采用冻结训练等方法提高原始模型的训练速度。在多个数据集上的对比实验表明，优化后的IRON逆渲染模型训练速度提升了约40%，且重建结果中包含更多细节。     

Fourier级数Cesro平均的强收敛

本文讨论了Fourier级数Cesàro平均O_n~a(f)的强收敛。估计了它的收敛速度并给出了O_n~a(f)强收敛与f的Fourier系数之间的关系。     

相控阵探地雷达数据的叠加速度分析

基于传统速度分析方法，结合相控阵探地雷达天线阵的特殊要求，提出了一种叠加速度分析的新方法，该方法通过计算接收天线位置不同引起的路程差、比较多道数据在不同的速度下的叠加幅度，得到速度谱线，求得叠加速度，从而得到处理相控阵探地雷达回波数据的重要参数；该参数不仅是动校正和求取层速度的重要依据，而且有利于其他的后续处理．     

一种检测范围自适应的目标跟踪算法

为处理目标的消失重现、形变及环境变化等问题, 要求跟踪算法有一定的检测与学习能力. 针对全局检测方法因冗余检测而造成检测效率低下的问题, 在基于P-N学习的跟踪框架的基础上, 提出一种自适应生成检测范围的目标跟踪算法. 通过引入卡尔曼滤波器(Kalman filter)对目标位置、尺度以及两者的变化速度进行预估, 在检测前根据预估信息自适应生成检测范围, 提高检测效率. 在公开的CoGD数据集上进行实验, 结果证明该算法较原始算法在准确度基本不变的基础上, 速度得到显著改善.