超定大地边值问题的准解

本文提出关于超定边值问题的准解概念,并以数学理论赋之以严格定义,同时给出求解原则。导出了单位球面上的分数阶Sobolev空间的范数表式,借此解算了物理大地测量学中两个典型的二界面超定边值问题,即S-D问题与S-N问题。     

云南几次中强地震热红外异常特征对比研究

云南省位于多个地块交界处，构造活动活跃且地震活动频发。利用中国静止气象卫星风云二号系列相当黑体温度TBB数据，应用小波变换和相对傅氏功率谱的时频相对功率谱方法（T-F RPS），提取并分析了云南省2008年至今发生的5.5级以上地震热红外异常信息，且对比分析了特征周期、特征幅值、异常形态、异常演化过程等参数。结果表明：（1）该系列地震热红外异常信息易于用时频相对功率谱方法（T-F RPS）提取识别，且异常特征具有"出现-扩大-减小-消失"的规律；（2）异常特征周期和持续时间也具有一定的规律性；（3）异常沿着断层延展，震中位于异常边缘一侧或者异常区域交汇地带，发震时刻多位于相对功率谱幅值下降阶段；（4）震级与相对功率谱峰值有一定的相关性，震级高，峰值也较高；（5）地震类型与异常面积有一定的相关性，双震型地震异常面积较大。此外，讨论了地震热红外异常与构造活动、气候状况、天气情况和季节等因素的关系。     

度量异常外汇资金规模的新统计模型及实证

本文使用小波分析和协整分析建立了测算跨境异常外汇资金规模的新模型。提出的模型能够反映跨境异常资金净流入或流出,从而可以为有关政府部门的决策提供定量分析支持。本文使用商业银行买卖外汇变量建模,有别于以往研究。本文还通过对股市及房地产市场影响的分析,检验了模型的可靠性.     

多圆孔周期性银膜阵列结构的光学特性

提出一种多圆孔周期性银膜阵列结构,并利用时域有限差分算法探究该结构的光学特性。计算结果表明,当线性偏振光入射时,该结构表面激发出表面等离激元,且纳米孔间产生了局部表面等离子体共振,使得该结构的异常透射增强。针对这一现象,通过对中心孔与边孔所呈角度、入射光偏振角度、结构参数(中心孔直径、边孔直径、结构厚度、边孔与中心孔的间距)的调控来实现结构光学透射属性的优化。此外,分析所提结构在不同环境折射率条件下透射峰的变化规律,发现该结构也对周围的环境折射率具有较高的敏感度。因此该结构在表面等离激元滤波器和折射率传感器中具有广泛的应用前景。     

非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究

在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ²与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。     

一种内部威胁实时检测与防护中间件模型

针对企业信息系统中的内部威胁行为,特别是内部用户的资源滥用行为,提出了一种基于中间件的实时检测框架,并定义了安全功能和相应组件,通过比较用户身份权限和异常操作行为发现恶意内部威胁行为.将对象序列化技术与传统密码技术相结合实现用户实名登录,保证操作防抵赖性.从根本上防止了恶意内部人员获取非法数据并提供检测功能,提高了信息系统的安全性.     

基于3G-ASCX的小型飞行器异常导航信号检测系统设计

传统方法在异常导航信号信噪比较低时对小型飞行器异常导航信号的检测效果不理想。设计并实现了一种基于3G-ASCX的小型飞行器异常导航信号检测系统,硬件设计时着重于ASCX传感器模块、异常导航信号检测模块、主控基站模块、3G/GPRS传输模块的研究,3G/GPRS传输模块的硬件设计中,通过功耗低体积小的CC1100完成异常导航信号的收发,传输过程中通过芯片STC12C5410AD完成电容的平衡转换,选取了MC3486进行电压的转换,最终实现异常信号数据的安全快速传输;软件设计中,系统软件流程设计及异常导航信号检测模块软件设计,最后进行仿真实验,实验结果证明,相比传统系统,所设计系统检测到的小型飞行器异常导航信号同实际测量的异常导航信号具有较高的匹配度,与实际值相比,误差小于1dB,适合推广使用。     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。     

海气耦合振荡非线性动力系统的平衡态研究

本文利用一个正压地形强迫准地转方程与表层海温方程联立,在大尺度洋流可用Sverdrup流近似的假设下来封闭方程组。在这样一个海气相互作用系统中,考虑了海温场加热大气及大气环流通过风生流再分布海温场的两个基本过程。在低阶截谱及多尺度方法的简化下,建立一个海气耦合系统。并对耦合系统作相空间分析,解析地求得海气系统中的两类稳定的平衡态。指出由此可以解释一些长期环流异常的特征。