基于教材对比的“数据的集中趋势”的教材改编

当今社会是以信息资源为基本发展资源、信息服务为产业的社会,信息化产业的发展涉及很多与数据相关的知识,数据的采集、处理、应用等就在初中阶段学习.“统计与概率”这一模块在数学中的重要性日益提升,数学课程标准中对“抽样与数据分析”提出了9点要求,其中明确写道:“理解平均数的意义,能计算中位数、众数、加权平均数,了解它们是数据集中趋势的描述.”浙教版数学教学参考书出版于2012年,近年信息发展突飞猛进,对教材的应用也需随之进步,才能达到现在的需求.本文拟以“数据的集中趋势”为例,尝试从更高、更新、更全的角度处理教材,在此与同行分享.     

Quantum Key Distribution Network Based on Differential Phase Shift

Using a series of quantum correlated photon pairs, we propose a theoretical scheme for any-to-any multi-user quantum key distribution network based on differential phase shift. The differential phase shift and the different detection time slots ensure the security of our scheme against eavesdropping. We discuss the security under the intercept-resend attack and the source replacement attack.     

受扰统一混沌系统基于RBF网络的主动滑模控制

针对受外扰影响的统一混沌系统,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的主动滑模自适应控制方法.将被控系统分解为受控子系统和自由子系统,利用主动控制思想,建立受控子系统在目标点处的状态误差的可控标准型,设计出一个结构简单的基于滑模趋近率在线参数整定的RBF函数神经网络控制器,并且基于Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性.仿真结果表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振. 关键词： 统一混沌系统 主动控制 滑模控制 RBF网络     

基于改进的粒子群算法求解供应链网络均衡问题

传统的供应链求解方法为投影法,针对其要对投影进行计算,十分复杂的缺点,提出用改进的粒子群算法求解供应链均衡问题,利用动态异步调整学习因子来有效的提高了算法搜索能力与精度。本文介绍了供应链网络均衡问题转变为无约束优化问题的方法,然后用改进的粒子群优化算法进行求解。通过四个数值算例,将实验结果与标准粒子群算法、蜂群算法、学习因子同步变化的粒子群算法进行比较,验证了改进的粒子群优化算法在解决供应链网络均衡问题中的有效性与优越性,为供应链网络求解提供了一种新的方法。     

基于优化残差网络的复杂纹理表面缺陷检测

产品表面缺陷检测是工业自动化生产的重要环节,准确率是评价自动检测系统可靠性的主要指标。基于复杂纹理表面缺陷检测的特殊性以及对检测方法的实时性、通用性等要求,提出了优化骨干网络并使用迁移学习特征映射构建复杂纹理表面缺陷的检测方法。该方法通过优化残差网络模型并建立仿真数据集的方式进行迁移学习,以解决实际情况中复杂纹理表面产品数据集样本数量少、数据集制作困难、相似问题难以互相兼容等问题。实验结果表明,提出的方法可以准确地检测随机复杂纹理的人造木质板材表面缺陷,平均准确率可达99.6%。现有实验条件下单张人造木质板材的检测时间为305 ms,可以满足在线检测的实时性要求。研究结果可为基于深度学习的复杂纹理表面缺陷检测提供新的思路与理论参考。     

Von-Mises统计量的Edgeworth展开和随机加权逼近

文［１］讨论了Ｖｏｎ－Ｍｉｓｅｓ统计量的一种能达到Ｏ１ｎ的精确性的随机加权逼近，本文则给出了这种统计量的一阶Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开和一种能达到ｏ１ｎ的精确性的新的随机加权逼近．     

数字散斑时间序列相关三维面形测量方法

提出了一种测量三维面形的新方法,将随机数字散斑投影到参考平面上,深度方向等间距平移参考平面,用CCD提取时间序列散斑参考集R（t)。然后用被测物体取代参考平面,获取物体调制散斑图像O。O中的任意子图像O（x,y)与参考平面簇中对应位置的时间序列子图像R（x,y:t)之间的交叉相关值曲线呈高斯分布,其峰值位置就是被测物点的高度。该方法摆脱了以前数字散斑测量法水平相关思路,是真正的时间序列相关方法,且原理简单,测量精度高,不需要复杂的相位展开和校准过程,特别适用于测量突变面形和空间离散面形,根据测量结果的误差特征,提出了相关值加权邻平均插值算法,能得到比邻平均算法更好的测量结果。     

低信噪比下基于多元变分模态分解的水下蛙人特征提取

为提高低信噪比下对蛙人辐射噪声的提取能力,提出了一种矢量多通道信号的水下蛙人辐射噪声特征提取方法。首先针对矢量多通道信号使用多元变分模态分解,得到固有模态函数。然后选取能量最高的模态函数组作为研究对象,计算该模态函数组互谱后的加权排列熵。最后提取加权排列熵频谱的蛙人特征量。海试结果表明,本方法可在无需先验信息情况下,提取由矢量水听器采集的蛙人信号特征,在检测率为80%的情况下抗噪能力较传统算法提升了10 dB。     

基于交通量均分的城市道路网络定向研究

为减少城市交通拥挤,从交通量均分的角度出发,提出了综合反映道路网络局部和整体性质的k最优定向,并且利用奇度点配对的思想为定向问题设计了启发式算法。     

单位球上加权Bergman空间上加权复合算子的本性范数

本文给出了单位球上加权Bergman空间上的加权复合算子的本性范数,并刻画了这类加权复合算子的有界性和紧性.