Microsoft Word - 30-夏龄.doc
|
|
|
- 犬彬 家
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 第 卷第 3 期太赫兹科学与电子信息学报 Vo.,o.3 23 年 6 月 Journal of Terahertz Scence and Electronc Informaton Technology Jun.,23 文章编号 : (23) 自适应免疫遗传算法在认知决策引擎中的应用 夏龄 ( 四川民族学院网络信息中心, 四川甘孜藏族自治州康定县 626) 摘要 : 提出一种自适应免疫遗传算法, 设计自适应免疫遗传算子 该算法利用交叉率和变异率自适应调整策略, 既防止交叉变异中的个体退化, 又保证种群的多样性, 并能快速收敛到全局最优解 仿真分析表明, 与遗传算法等其他算法相比, 该算法具有收敛速度快 平均适应度高 稳定性好等优点, 能满足认知引擎参数优化的需要 关键词 : 认知引擎 ; 免疫遗传算法 ; 遗传算子 ; 自适应策略中图分类号 :T929.5 文献标识码 :A do:5/tkyda Applcaton of adaptve mmune genetc algorthm n cogntve engne XIA Lng (etwork Center,Schuan Unversty For atonaltes,kangdng,tbetan Autonomous refecture of Kandze,Schuan 626,Chna) Abstract:An Adaptve Immune Genetc Algorthm(AIGA) s proposed, whch ntroduces the adaptve mmune genetc operators based on the mmune genetc algorthm. Crossover probablty and mutaton probablty are employed n the proposed algorthm to not only prevent the ndvdual backwards durng over and mutaton processes, but also ensure the dversty of populaton, and ths algorthm can rapdly converge to the global optmal soluton. Smulaton results show that AIGA exhbts a good performance n convergence speed, average ftness value and stablty n comparson to Genetc Algorthm(GA) and other algorthms, whch greatly satsfes the demand of parameters optmzaton of cogntve engne. Key words:cogntve engne;immune Genetc Algorthm(IGA);genetc operators;adaptve strategy 认知无线电 (Cogntve Rado,CR) 的核心是认知引擎 (Cogntve Engne,CE) 认知引擎本质上是一个多目标优化模块, 既要满足频谱限制, 适应通信环境变化, 又要满足业务的 QoS 需求 文献 [] 构建了一种基于遗传算法的 CE 模型, 将多目标优化转化成单目标优化, 利用遗传算法寻求最优解, 但遗传算法收敛速度慢, 容易漏掉最优解 ; 文献 [2] 提出一种基于多目标遗传算法的认知无线电性能优化算法, 虽然对遗传算法进行了改进, 但无记忆性, 开销大 ; 文献 [3] 在认知引擎中引入二进制粒子群算法 (Bnary artcle Swarm Optmzaton,BSO), 虽在一定程度上提高了收敛速度, 但存在早熟收敛和容易陷入局部最优等不足 ; 文献 [4] 提出一种基于蚁群算法的认知引擎, 性能优于遗传算法, 但存在参数选择难 早熟收敛等问题 ; 文献 [5-6] 将免疫遗传算法应用于认知引擎, 通过记忆适应度高的个体, 克服遗传算法局部搜索效率低的不足, 但在进化过程中, 个体退化不可避免 本文以免疫遗传算法为基础, 通过自适应调整种群的交叉率和变异率, 提出一种自适应免疫遗传算法, 并将其应用于认知引擎 免疫遗传算法及参数定义. 免疫遗传算法 免疫遗传算法 (IGA) 是一种免疫算法 [7] (IA) 和遗传算法 [8-9] (GA) 相融合的优化算法, 具备遗传算法的搜索特性和免疫算法多目标最优解的自适应性 IGA 算法的基本思想是 : 在抗体和抗原的识别过程中, 高适应度的抗体与抗原结合能力强, 其结合能力可用适应度函数和浓度表征 先克隆扩展和超变异结合能力强的抗体, 再根据个体 收稿日期 :22-6-; 修回日期 : 基金项目 : 四川省教育厅科研基金资助项目 (ZC25); 四川省教育厅自然科学重点资助项目 (3ZA34); 甘孜州重点科技基金资助项目 (29525)
2 47 太赫兹科学与电子信息学报第 卷 效果选择结合能力强的个体进入免疫记忆集合 重复此过程, 使抗体群的演化向多样性 高适应度方向发展.2 参数定义 ) 抗体对抗原的适应度假设抗体 b { b, b,, b } 2 m, 抗原 g { g, g,, g } 2 c,m 为种群中抗体个数,c 为目标函数 ( 抗原 ) 个数 抗体 b 对 抗原 g 的适应度 ( A 定义为 : 式中 ) g g ( b ) + max g 为抗原 g 可能的最大值 (,], 数值越大, 表示抗体对抗原的适应度越高 进一步, 定义抗体 max b 对所有抗原的加权适应度为 : m w A (2) 式中 w 为加权系数 抗体对抗原的加权适应度越大, 表明对环境的适应能力越强 2) 抗体浓度定义抗体 b 和 b 之间的亲和度 Ab(, ) 为 [9] : 式中 d (, ) 为抗体 b 和 b 之间的欧氏距离 ( d ) Ab(, ) / + (, ) (3) 在包含 m 个抗体的种群中, 将与抗体 b 的亲和度大于阈值 μ 的抗体所占的比例定义为抗体 b 的浓度 D, 即 D num { Ab(, ) μ,, 2, Λ, m} / m (4) 式中 num{ } 代表集合 {} 中元素个数 一般.8 μ 3) 浓度调节选择概率多目标优化需要在目标之间进行协调处理, 力求各目标都尽可能达到最优, 为此, 应尽量选择对每个抗原适应度均衡的抗体, 调节其浓度, 减少选择高浓度抗体的概率 定义抗体 选择抗原 的概率 ( Ab ) 为 : 根据信息熵的特点, 抗体 的多目标选择熵 定义为 : 归一化处理后, 得到 : ( Ab ) (5) ( ) (6) ( Ab ) ln / ( Ab ) c m 在此基础上引入浓度调节机制以保证抗体均匀分布, 定义浓度调节选择概率为 : (8) D + C ln ( + D ) 式中 C > 为浓度调节参数, 用于抑制某种抗体在克隆选择中过快增殖 根据式 (8) 可知, 抗体被选择的概率取决 于多目标选择熵和抗体浓度, 对抗体进行促进和抑制调节, 保留高适应度的抗体, 同时减少相似抗体 IGA 通过分析抗体对抗原的适应度 抗体浓度以及对抗体的复制交叉和变异, 获得目标函数的最优解, 既能保证所生成的抗体直接与问题相关联, 控制收敛方向, 又能记忆与抗原适应度高的抗体, 促进快速收敛 () (7)
3 第 3 期夏龄 : 自适应免疫遗传算法在认知决策引擎中的应用 47 2 自适应免疫遗传算法 影响遗传算法行为和性能的主要因素是交叉率 和变异率 meta 的大小影响新个体的产生速度, 过大, 可能破坏高适应度个体结构 ; 过小, 会延长收敛时间 meta 过小, 新个体结构不易产生 ; meta 过大, 会退化为纯粹的随机搜索过程 [] 在基本免疫遗传算法中, 通常设置种群的 和 固定不变, 可能导致早 meta 熟和收敛速度慢, 且在实际应用中, 针对特定的优化问题设置交叉率和变异率, 需要多次反复试验, 会增加时间开销 本文提出的自适应免疫遗传算法 (AIGA) 依据个体适应度与当前种群体的进化, 自动调节 和, 其 meta 自适应调整策略为 : avg max 2 ( 2 max avg) (( A ) max ( A ) avg ) ( k k ) + ' k k ',' k, ' < avg ( k k ) + k k avg max max 3 avg meta max avg 3 max avg avg, max k, < 式中 : 和 分别为种群中最大适应度值和平均适应度值 ;' 为交叉抗体中较大的适应度值 ; max avg 为变异个体的适应度值 ; k, k 2, k 3, k 4 (,) 这种随适应度变化的交叉变异算子能保持种群整体朝适应度高的方向进化, 提高算法的收敛速度 式 (9) 和式 () 中交叉率 变异率与适应度的关系为分段函数, 在进化后期, 种群中适应度最大的个体的交叉率和变异率分别取分段函数上半段中的 和, 这样可以更 meta antgen recognton 敏感地对适应度的变化做出响应, 提高计算效率 AIGA 算法流程如图 所示 3 基于 AIGA 的认知引擎 认知无线电工作参数调整策略由认知引擎确定 [], 将 AIGA 作为认知引擎的一个优化模块, 通过对多子 [2] 载波系统的参数调整实现对发射功率 误码率和数据速率的优化, 为此, 将各个目标函数看作是 AIGA 算法中的抗原, 其归一化形式为 [8] : f / () f maxdata rate mn power f mn ber max lg.5 (2) log lg be log M log M M 式中 : 为平均发射功率 ; max 为最大调制进制数 ; 4 仿真分析 2 2 mn log M 2 max 2 mn (3) 为最大发射功率 ; be 为平均误码率 ; 为子载波数 ; M mn 为最小调制进制数 ; M max M 为子载波 的调制进制数 mmune memory memory cells storage ntal populaton 为了测试 AIGA 算法的性能, 将 AIGA 算法与 IGA 算法 GA 算法和 BSO 算法的性能进行对比仿真分析 仿真环境为 : 子载波数为 32; 选择发射功率和调制方式作为可调参数, 发射功率在 dbm~25.2 dbm 范围内取 select clone antbodes avg calculate populaton ftness,, concentraton and determne the selecton probablty meet over condtons? over and mutaton by adaptve over rate and varaton rate a new generaton of antbodes Fg. Flow chart of AIGA algorthm 图 AIGA 算法流程图 Y end (9) () output the result
4 472 太赫兹科学与电子信息学报第 卷 64 种可能值, 间隔.4 dbm; 调制方式包括 BSK, QSK, 6QAM 和 64QAM [2] 运行优化算法为每个子载波选择发射功率和调制方式, 各参数采用二进制编码, 抗体为各子载波对应的发射功率和调制方式, 比特位数为 256; 种群大小为 8, 最大进化代数为 采用 AWG 信道, 噪声功率为 dbm AIGA 算法各参数设置为 : 抗体对抗原适应度的加权系数为 w[.8.5.5] 或 w[.5.5.8], 不同加权系数对应不同业务 [9] ; 亲和度阈值 μ.85, 抗体浓度调节参数 C 2, 自适应交叉率和变异率参数 k.9, k 2.6, k 3., k 4. IGA 算法参数设置为 : 交叉率为.6, 变异率为., 其他参数同 AIGA 算法 GA 算法参数设置为 : 锦标赛选择, 两点交叉和基本位变异, 交叉率为.6, 变异率为. BSO 算法参数设置为 : 惯性权重 ω, 学习参数 c c 2 2 采用 AIGA 算法对目标函数优化, 对 2 种加权模式分别进行 次独立试验, 根据获得的最大适应度值求平均, 得到适应度值随进化代数的变化曲线 如图 2 所示,2 种加权模式下,AIGA 算法在进化初期 ( 进化代数为,2) 的适应度值达到了.9, 显著提高了收敛性能.. ftness of mmune to antgen ftness of mmune to antgen 进一步比较 AIGA,IGA,GA 和 BSO 算法对目标函数的优化性能, 分别在 2 种加权模式下进行 次独立试验, 根据挑选出的最大适应度抗体计算 次试验的平均, 得到平均目标函数随进化代数的变化曲线 如图 3 所示,2 种加权模式下, 不同进化代数优化得到的平均目标函数值,AIGA 算法明显大于 IGA,GA 和 BSO 算法 在进化代数为,2 时,AIGA 算法就能得到较优解, 表明 AIGA 算法的搜索效率更高, 种群的收敛速度快 当进化代数超过 2 后,AIGA 算法的平均目标函数值均在.9 以上, 表明 AIGA 算法稳定性高 当进化代数为 时,AIGA 算法 次独立试验所得的最终目标函数值达到.95 以上, 表明 AIGA 算法比其他优化算法平均适应度高, 全局搜索能力强 average value of the obectve functon evolutonary generatons evolutonary generatons (a) w[.8.5] (b) w[.5.5.8] Fg.2 erformance analyss of AIGA 图 2 AIGA 性能分析 AIGA GA BSO IGA evolutonary generatons (a) w[.8.5.5] (b) w[.5.5.8] Fg.3 erformance comparson among AIGA, IGA, GA and BSO 图 3 AIGA 与 IGA, GA, BSO 性能比较 图 4 描述了低功耗服务 (w[.8.5.5]) 和高速数据服务 (w[.5.5.8]) 的 AIGA 算法参数优化结果 在低功耗服务下,CE 选择了较低进制的调制方式, 仅有 3 个子载波使用 64QAM 调制, 同时使用较低的符号速率, 子载波平均发射功率只有 dbm; 在高速数据服务下, 有 22 个子载波选择 64QAM 调制, 而平均发射功率增大到 dbm AIGA 算法根据不同业务类型, 完成了波形参数的自适应配置 低功耗服务下, 通过降低 average value of the obectve functon. AIGA GA BSO BSO IGA IGA evolutonary generatons
5 第 3 期夏龄 : 自适应免疫遗传算法在认知决策引擎中的应用 473 发射功率 符号速率和采用低进制调制方式, 实现了小功耗传输 ; 在高速数据服务下, 采用高进制调制方式和高 符号速率, 达到了高速传输的目的 fadng factor modulaton mode /(bt symbol - ) power/dbm..55 (a) low power consumpton servce mode 5 5 载波符号 载波符号 subcarrer ndex fadng factor modulaton mode /(bt symbol - ) power/dbm..55 Fg.4 arameters adustment results of AIGA 图 4 AIGA 参数调整结果 5 (b) hgh 5 rate servce mode 载波符号 载波符号 subcarrer ndex 5 结论针对认知引擎的多目标优化, 本文以基本免疫遗传算法为基础, 提出了一种自适应免疫遗传算法, 依据个体适应度与当前种群体进化, 引入交叉率 和变异率 自适应调整策略, 避免了遗传算法中早收敛和计算效率 meta 低的不足 对比仿真分析表明, 在搜索效率 收敛精确度和稳定性等方面,AIGA 算法明显优于 GA 等其他算法 参考文献 : [ ] Zhang X Q,Huang Y Q,Jang H,et al. Desgn of cogntve rado node engne based on genetc algorthm[c]// 29 WASE Internatonal Conference on Informaton Engneerng. Tayuan,Chna:[s.n.], 29: [ 2 ] Wang G Q,L J L,Zhang M,et al. Solvng performance optmzaton problem of cogntve rado wth multobectve evolutonary algorthm[j]. Computer Engneerng and Applcatons, 27,43(2): [ 3 ] ovalac K,Marsalek R. Adustng of the multcarrer communcaton system usng bnary partcle swarm optmzaton[c]// roceedngs of 9th Internatonal Conference Radoelektronka. Bratslava,Slovaka:[s.n.], 29: [ 4 ] Zhao,L S Y,Wu Z L. Cogntve Rado Engne Desgn Based on Ant Colony Optmzaton[J]. Wreless ersonal Comm., 22,65():5-24. [ 5 ] Zhou D Q. Immune genetc algorthm-based parameters optmzaton of cogntve rados[c]// 29 Internatonal Conference on Mcrowave Technology and Computatonal Electromagnetcs. Beng,Chna:[s.n.], 29: [ 6 ] Lu Y,Jang H,Huang Y Q. Desgn of Cogntve rado wreless parameters based on mult-obectve mmune genetc algorthm[c]// 29 WRI Internatonal Conference on Communcatons and Moble Computng. Kunmng,Chna:[s.n.], 29: [ 7 ] 王小平, 曹立明. 遗传算法 理论 应用与软件实现 [M]. 西安 : 西安交通大学出版社, 22. [ 8 ] 孟朝霞. 基于自适应免疫遗传算法的智能组卷 [J]. 计算机工程, 28,34(4): [ 9 ] ewman T R,Barker B A,Wyglnsk A M,et al. Cogntve engne mplementaton for wreless multcarrer transcevers[j]. Wreless Communcaton & Moble Computng, 27,7(9): [] 高兴龙, 崔琛. 基于遗传算法的超亚高斯混合信号盲分离 [J]. 信息与电子工程, 2,9(5): [] 赵知劲, 郑仕链, 尚俊娜, 等. 基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎研究 [J]. 物理学报, 27,56(): [2] 廖全瑞, 王钢. OFDM 系统中的自适应比特功率分配算法 [J]. 信息与电子工程, 2,9(6): 作者简介 : 夏龄 (97-), 男, 四川省蓬溪县人, 硕士, 副教授, 主要研究方向为网络通信 认知无线电及计算机应用.emal:x97@sna.com.
基于VC++6.0和数据库的案例推理认知引擎
Hans Journal of Wreless Communcatons 无 线 通 信, 2013, 3, 110-114 http://dx.do.org/10.12677/hjwc.2013.35017 Publshed Onlne October 2013 (http://www.hanspub.org/journal/hjwc.html) Cogntve Engne of Case-Based
untitled
ISS -985, CODE RUXUEW E-mal: jos@scas.ac.cn Journal of Software, Vol., o.6, June, pp.96 37 http://www.jos.org.cn do:.374/sp.j...359 Tel/Fax: +86--656563 by Insttute of Software, the Chnese Academy of Scences.
Microsoft PowerPoint - aspdac_presentation_yizhu
Tmng-Power Optmzaton for Mxed-Radx Lng Adders by Integer Lnear Programmng Y Zhu Janhua Lu Haun Zhu and Chung-Kuan Cheng Department of Computer Scence & Engneerng Unversty of Calforna San Dego Outlne Prefx
34 7 S R θ Z θ Z R A B C D PTP θ t 0 = θ 0 θ t 0 = 0 θ t 0 = 0 θ t = θ θ t = 0 θ t = 0 θ t V max θ t a max 3 θ t A θ t t 0 t / V max a max A = 3 4 S S
7 0 7 No. 7 Modular Machne Tool & Automatc Manufacturng Technque Jul. 0 00-65 0 07-0033 - 06 *. 0040. 04 PTP s TH6 TP4. A The Moton plannng of Handlng Robot Based on Tme Optmal CAO Bo CAO Q-xn TONG Shang-gao
201515
,() Computer Engneerng and Applcatons 计 算 机 工 程 与 应 用 多 智 能 体 布 谷 鸟 算 法 的 网 络 计 划 资 源 均 衡 优 化 宋 玉 坚, 叶 春 明,, 黄 佐 钘 SONG Yujan, YE Chunmng, HUANG Zuoxng,. 上 海 理 工 大 学 管 理 学 院, 上 海. 上 海 期 货 交 易 所, 上 海.Bussness
7 北京大学学报 医学版 # +94* 4 ' % 论著!! "# $ #% %"&!%'!! $ "( )& * $ +,-.)/ ) 01 " * ). " 2")3 )01 ( /" 433% /1 " 0 "51 " -.)/$ 6',)") 4.))%) 0
论著!! "# $ #% %"&!%'!! $ "( )& * $ +,-.)/ ) 01 " * ). " 2")3 )01 ( /" 433% /1 " 0 "51 " -.)/$ 6',)") 4.))%) 0 ".. " - 23 )"." ( ).)") 4. " ' $ 7 " #$%"$8 &' + +." 0"3 / 3 3( 0 ) %.% "(% 2). +.) ")( ) (
第 卷 第 期 年 月 半 导 体 学 报! " # $%&'%' $!&' #% #$1 /#1 $'! / ?/ ?/ / 3 0,?/ ) * +!!! '!,!! -. & ' $! '! 4% %&1)/1(7%&)03 (% )
第 卷 第 期 年 月!"# $%&'%' $!&'#%#$1/#1 $'! /18103 2?/03101?/18103 /3 0,?/0301.13 )*+!!! '!,!! -.&' $!'! 4%%&1)/1(7%&)03(%)%&,%*(1&0)%$-0*,%30)17*1*)0(+1(1+&1*+*),)1; &113(%44(10&.0701&0-&00*/)%;()1%-1+%&0)0*1*)%
T e = K 1 Φ m I 2 cosθ K 1 Φ m I cosθ 2 1 T 12 e Φ / 13 m I 4 2 Φ m Φ m 14 I 2 Φ m I 2 15 dq0 T e = K 2 ΦI a 2 16
23 5 2018 10 Vol. 23 No. 5 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Oct. 2018 150080 αβ0 MT0 ABC DOI 10. 15938 /j. jhst. 2018. 05. 009 TM351 A 1007-2683 2018 05-0046- 08 Indcton Motor Hybrd
Microsoft Word - 系统建设1.doc
计 算 机 系 统 应 用 http://www.c-s-a.org.cn 20 年 第 20 卷 第 4 期 一 种 高 性 能 近 红 外 光 人 脸 检 测 和 眼 睛 定 位 算 法 张 昌 明, 童 卫 青, 王 燕 群 ( 华 东 师 范 大 学 计 算 机 科 学 技 术 系, 上 海 20024) 摘 要 : 提 出 了 一 种 新 型 的 近 红 外 光 人 脸 检 测 和 眼 睛
24 26,,,,,,,,, Nsho [7] Nakadokoro [8],,,, 2 (Tradtonal estmaton of mage Jacoban matrx), f(t 1 ) p(t 2 ) : f(t 1 ) = [f 1 (t 1 ), f 2 (t 1 ),, f m (t
![24 26,,,,,,,,, Nsho [7] Nakadokoro [8],,,, 2 (Tradtonal estmaton of mage Jacoban matrx), f(t 1 ) p(t 2 ) : f(t 1 ) = [f 1 (t 1 ), f 2 (t 1 ),, f m (t](/thumbs/41/22697448.jpg "24 26,,,,,,,,, Nsho [7] Nakadokoro [8],,,, 2 (Tradtonal estmaton of mage Jacoban matrx), f(t 1 ) p(t 2 ) : f(t 1 ) = [f 1 (t 1 ), f 2 (t 1 ),, f m (t")
26 1 2009 1 Control Theory & Applcatons Vol 26 No 1 Jan 2009 : 1000 8152(2009)01 0023 05, (, 200240) :,,,,,,,, : ; ; : TP24 : A The estmaton of mage Jacoban matrx wth tme-delay compensaton for uncalbrated
基于词语关联度的查询缩略*
* 基 于 词 语 关 联 度 的 查 询 缩 略 陈 炜 鹏 1, 付 瑞 吉 1, 胡 熠 2, 秦 兵 1, 刘 挺 (1. 哈 尔 滨 工 业 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 社 会 计 算 与 信 息 检 索 研 究 中 心, 黑 龙 江 省 哈 尔 滨 市,150001; 2. 腾 讯 公 司 搜 索 平 台 部, 广 东 省 深 圳 市,518057) 摘 要 : 冗
Ashdgsahgdh
,., 00433;. 0000 ; ; ; F4.0 A bear rad, 99 934 Market Ma acton-based manpulaton (perceved value) nformaton-based manpulaton Allen & Gale(99) Prce Manpulaton Trader-based Manpulaton Acton-based Manpulaton
第 期 房建成等 动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究
第 卷第 期 年 月 东南大学学报 房建成万德钧吴秋平 东南大学仪器科学与工程系 南京 提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法 应用于 动态定位滤波中获得明显效果 首先采用描述机动载体运动的 当前 统计模型 建立了一种新的 动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法 然后 为了进一步提高滤波器的动态性能 改进了周东华等提出的强跟踪滤波器 大大提高了 动态定位扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力 动态定位 卡尔曼滤波
74 14 PWM 1 PWM L a I a I a R a E a = U a 1 PID 2 3 T e = J D θ K D θ T M 2 fuzzy cerebellar model artculaton controller FCMAC E a = K e θ 3 T
14 21 ELECTRI C MACHINES AND CONTROL Vol. 14 No. May 21 1 2 1 1 2 1. 33 2. 8 PID FCMAC FCMAC PID BP FCMAC PID BP PID 1. 1 N. 1 N 1. % 3% 2%. 7 s. s FCMAC PID BP TP 273 A 17 449X 21 73 6 Control and smulaton
07-3.indd
1 2 3 4 5 6 7 08 11 19 26 31 35 38 47 52 59 64 67 73 10 18 29 76 77 78 79 81 84 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版!"# " < ABC DE c AB ^ " M F GE PQ M ""# = 摘要! "#$ %&' (!)*+,!-*.# /.01 # $ 89 :; /.012 # ' $ <= ABCD E /.01 F
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版 " < ABC DE c AB ^ " M F GE PQ M ""# = 摘要! "#$ %&' (!)*+,!-*.# /.01 # 234 567$ 89 :; /.012 # ' $ ?@ ABCD E /.01 F >GH >? I'J K ABCD > LMNO > > 0PQ RI'7 > S. KTUVW XY EN
Vol.39 No. 8 August 2017 Hyeonwoo Noh [4] boundng box PASCALV VOC PASCAL VOC Ctyscapes bt 8 bt 1 14 bt
![Vol.39 No. 8 August 2017 Hyeonwoo Noh [4] boundng box PASCALV VOC PASCAL VOC Ctyscapes bt 8 bt 1 14 bt](/thumbs/92/107812019.jpg "Vol.39 No. 8 August 2017 Hyeonwoo Noh [4] boundng box PASCALV VOC PASCAL VOC Ctyscapes bt 8 bt 1 14 bt")
39 8 Vol.39 No.8 2017 8 Infrared Technology August 2017 1,2,3 1,3 1,3 1. 2000832. 100049 3. 200083 4 1 TP391.41 A 1001-8891(2017)08-0728-06 Infrared Scene Understandng Algorthm Based on Deep Convolutonal
41 10 Vol. 41, No ACTA AUTOMATICA SINICA October, ,, (Least square support vector machines, LS-SVM)., LS-SVM,,,, ;,,, ;,. DOI,,,,,
4 0 Vol. 4, No. 0 05 0 ACTA AUTOMATICA SINICA October, 05,, Least square support vector machnes, LS-SVM)., LS-SVM,,,, ;,,, ;,. DOI,,,,,.., 05, 40): 745 753 0.6383/j.aas.05.c507 Data-based Approxmate Soluton
SVM [6] PCA+SVM 79.75% 9 FERE FERE. PCA LDA Adaboost SVM 5 1 SVM Moghaddam [6] M (x,y ) x R N y x y {0,1} M f ( x) = y α k( x, x ) + b x k f(x) = 1 x
![SVM [6] PCA+SVM 79.75% 9 FERE FERE. PCA LDA Adaboost SVM 5 1 SVM Moghaddam [6] M (x,y ) x R N y x y {0,1} M f ( x) = y α k( x, x ) + b x k f(x) = 1 x](/thumbs/93/113851612.jpg "SVM [6] PCA+SVM 79.75% 9 FERE FERE. PCA LDA Adaboost SVM 5 1 SVM Moghaddam [6] M (x,y ) x R N y x y {0,1} M f ( x) = y α k( x, x ) + b x k f(x) = 1 x")
100084 PCA Fsher FLD Adaboost SVM 9 FERE Adaboost 1. Gollomb [1] SEXNE 30 30 Cottrell [] BP Edelman [3] Alce [4] PCA PCA [5] Moghaddam [6] (SVM) RBF Fsher FLD FERE 3.4% Shakhnarovch [7] Adaboost 78% ±15
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版 3 9 S ^ 9 F = S ]( ^ >? 67 = D ^ E Y GH I 摘要!"#$%&' ()*+,-./* :; 1 < #D.E? FGAH!" BI7JK LM.NO F
*+,-./* :; 1 < #D.E? FGAH! BI7JK LM.NO F](/thumbs/99/140818707.jpg "南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版 3 9 S ^ 9 F = S ]( ^ >? 67 = D ^ E Y GH I 摘要!#$%&' ()*+,-./* :; 1 < #D.E? FGAH! BI7JK LM.NO F")
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版 3 9 S ^ 9 F = S ]( ^ >? 67 = D ^ E Y GH I 摘要!"#$%&' ()*+,-./*+01. 23456789:;1 < =>?
Microsoft Word - T 田新广.doc
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mal: fcst@publc2.bta.net.cn Journal of Fronters of Computer Scence and Technology http://www.ceaj.org 1673-9418/2010/04(06)-0500-11 Tel: +86-10-51616056 DOI: 10.3778/j.ssn.1673-9418.2010.06.002
Microsoft Word 战玉丽C.doc
3 6 Vol.3 No.6 09 6 Journal of Computer-Aded Desgn & Computer Graphcs Jun. 09 基于图像相似性和特征组合的超分辨图像重建 战玉丽,), 迟静,)*, 叶亚男,), 张彩明,,3,4) 5), 霍文远 ) ( 5004) ) ( 5004) 3) ( 500) 4) ( ) 5) ( 330047) (peace_world_c@6.com)
untitled
5 5. 5-5- G= V E V={ 2 } E V V 5- servce center CPU I/O E 83 5 routng probablty sngle class queueng networks CPU I/O CPU I/O mult-class mult-chan 5.. (open networks) (closed networks) (mxed networks) 5-5-
标题
第 35 卷第 期西南大学学报 ( 自然科学版 ) 3 年 月 Vol.35 No. JouralofSouthwestUiversity (NaturalScieceEditio) Feb. 3 文章编号 :673 9868(3) 69 4 一类积分型 Meyer-KiḡZeler-Bzier 算子的点态逼近 赵晓娣, 孙渭滨 宁夏大学数学计算机学院, 银川 75 摘要 : 应用一阶 DitziaṉTotik
自然科学版 预处理 视盘粗定位 视盘垂直坐标的粗定位 视盘水平坐标的粗定位
自然科学版 文章编号 视网膜图像中视盘的快速自动定位方法 赵晓芳 林土胜 李碧 摘 要 基于眼底视网膜血管的分布结构及视盘本身的特点 提出一种快速自动定位视盘的方法 首先根据视网膜血管的网络分布结构大致定位视盘的垂直坐标 然后根据视盘 的亮度信息及视盘与血管的关系来定位视盘的水平坐标 最后把视盘限定在以粗定位的视盘为中心的一个小窗口内 用 变换精确定位视盘中心 该方法不需要事先分割视网膜血管 也不需要对算法进行训练
96 6 .. 1..3.. 6 11 15 0 Y =1 0 =, L, ) Y Y ( 1 m f (.) Y = f, L, ) Y ( 1 m Y, L, ) ( k < m) ( 1 k ( k + 1, L, m ) Y ) ( 1, L, k, L, ) ( 1 k Y, L, ) ( 1 k Y Y Y Y Y 1 (Flush straght) (Four of a knd) (Full
三维网格模型的骨架抽取
2 3 Abstract Ths thess dscusses the method of construct skeleton for 3D trangle mesh. Skeleton s used n buldng realstc anmaton, shape analyss, mesh generaton, path plannng, feature recognton, and so on.
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版!!' C!! 摘 要!"#$ %& '" ()*+#,-./01,!/0 ", "789:, ; <=>?$& BC "/D?E, D F"GH,IJ KLD"MN& +,O, D, PQRST
南通大学学报 社会科学版 第 卷 第 期 双月刊 年 月出版!!' C!! J2KL@! 摘 要!"#$ %& '" ()*+#,-./01,!/0", 23456.1 "789:, ;?$& +@,A BC"/D?E,DF"GH,IJ KLD"MN& +,O, D, PQRST UVWXYK, CKZD["\ ]^_ " `abvwc ", 4 M",P " Y_ 关键词 2 中图分类号 文献标识码
《分析化学辞典》_数据处理条目_1.DOC
3 4 5 6 7 χ χ m.303 B = f log f log C = m f = = m = f m C = + 3( m ) f = f f = m = f f = n n m B χ α χ α,( m ) H µ σ H 0 µ = µ H σ = 0 σ H µ µ H σ σ α H0 H α 0 H0 H0 H H 0 H 0 8 = σ σ σ = ( n ) σ n σ /
基于增强稳定组模型的移动 P2P 网络信任评估方法 作者 : 吴旭, WU Xu 作者单位 : 西安邮电大学计算机科学与技术系西安 710121; 西安交通大学计算机科学与技术系西安 710049 刊名 : 计算机学报 英文刊名 : Chinese Journal of Computers 年, 卷 ( 期 ): 2014,37(10) 本文链接 :http://d.wanfangdata.com.cn/periodical_jsjxb201410006.aspx
untitled
2008 den222222@gmal.com cshwang@faculty.pccu.edu.tw Internet Case-based ReasonngCBR CBR 1 1. () 50%() (doman knowledge) (case base) (smlarty measure) N N : Case-based ReasonngCBR CBR 2. (Internet)(World
2 : 237.,. [6 7] (Markov chan Monte Carlo, MCMC). MCMC, [8 9].,,, [0 ].,, : ),,,.,, ; 2),,.,.,. : ),.,,. ; 2),.,,. ; 3), EM, EM,.,, EM, EM. K M,.,. A
![2 : 237.,. [6 7] (Markov chan Monte Carlo, MCMC). MCMC, [8 9].,,, [0 ].,, : ),,,.,, ; 2),,.,.,. : ),.,,. ; 2),.,,. ; 3), EM, EM,.,, EM, EM. K M,.,. A](/thumbs/93/111627985.jpg "2 : 237.,. [6 7] (Markov chan Monte Carlo, MCMC). MCMC, [8 9].,,, [0 ].,, : ),,,.,, ; 2),,.,.,. : ),.,,. ; 2),.,,. ; 3), EM, EM,.,, EM, EM. K M,.,. A")
38 2 Vol. 38, No. 2 202 2 ACTA AUTOMATICA SINICA February, 202.,.,, EM,.. DOI,,, 0.3724/SP.J.004.202.00236 Data Assocaton n Vsual Sensor Networks Based on Hgh-order Spato-temporal Model WAN Ju-Qng LIU
Vol. 14 No Λ fl 2fl y1) % % % % % 201
Vol. 14 No. 2 2005 249 259 Λ1 1961 1fl 2fl 1 1970 1961 1973 2 1973 1980 1990 199930 y1) 2010 54 5.6% 2025 104 4.5% 2000 1.75% 2001 1.5% 1995 7.1% 2010 11% 2025 17% 2.5 1 Λ1 700-0865 6-20 249 250 1 11 437
吉林大学学报 工学版 ２４４ 第 ４ 卷 复杂 鉴于本文篇幅所限 具体公式可详见参考文 献 ７ 每帧的动力学方程建立及其解算方法如图 ３ 所示 图４ 滚转角速度与输入量 η 随时间的变化波形 Ｆｉｇ ４ Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ｒａｔｅ ａｎｄ ｉｎｐｕｔ η ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｃｈａｎｇｉｎｇ 图５ Ｆｉｇ ５ 滚转角随时间的变化波形 Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ａｎｇｌｅ ｗｉｔｈ
Tokyo Tech Template
2.4GHz CMOS PA,,, 2010/07/21 Contents 1 Introduction 2 PA (Power Amplifier) 2.4GHz : WiMAX, WLAN, Bluetooth Introduction 3 Capacitive cross-coupling Self-biased cascode Schematic 4 Out V DD 2 : 1 V DD
3 9 1 V α = R s + pl α pl αβ α - snθ r + ωλ m V pl β αβ R s + plβ β cosθ r 1 V λ L α β α β R s p ω λ m θ r 3 V αs s 8 N /S V αs p λ α s λ β λ α λ 5 -
1 3 1 3 ELECTRI C MACHINES AND CONTROL Vol. 1 No. 3 Mar. 1 1191 -q N /S N /S TM 351 A 17-9X 1 3-8- 5 Intal rotor poston nspecton of PMSM base on rotatng hgh frequency voltage sgnal njecton ZHOU Yuan-jun
基于多策略排序变异的多目标差分进化算法 作者艾兵, 董明刚, 敬超机构桂林理工大学信息科学与工程学院发表期刊 计算机应用研究 预排期卷 2018 年第 35 卷第 7 期访问地址 发布日期 2017
基于多策略排序变异的多目标差分进化算法 作者艾兵, 董明刚, 敬超机构桂林理工大学信息科学与工程学院发表期刊 计算机应用研究 预排期卷 8 年第 35 卷第 7 期访问地址 http://www.arocmag.com/artcle/-8-7-4.html 发布日期 7-7-7 7:54:56 引用格式艾兵, 董明刚, 敬超. 基于多策略排序变异的多目标差分进化算法 [J/OL]. [7-7-7].
Yahoo " (MIC) 2004 2003 B2C C2C 204 2002 36% 0.39% 1.5% 2003 125 B2C C2C 30% 70% 2004 200~250 2004 10 11 Yahoo 344 ebay 128 ( 1) 2005 1 Yahoo PDA 97,4
C2C Logstc hhchang@mcu.edu.tw Yahoo 500 Logstc 93% C2C C2C Imposng Taxes on C2C Internet Aucton the Applcaton of Logstc Regresson Abstract Accordng to taxaton prncples about Internet aucton announced by
Lake Pont Tower m m Fg 2 2 Schematc dagram of temporary supports 1 Fg 1 Whole structure A
45 8 2017 8 Journal of South Chna Unversty of Technology Natural Scence Edton Vol 45 No 8 August 2017 1000-565X201708-0110-10 * 1 2 1 1 2 1 5106402 510640 1 TU393 2 do10 3969 /j ssn 1000-565X 2017 08 016
Microsoft Word - 22彭华甫.doc
第 11 卷第 6 期太赫兹科学与电子信息学报 Vo1.11,o.6 213 年 12 月 Journal of Terahertz Scence and Electronc Informaton Technology Dec.,213 文章编号 :295-498(213)6-948-5 基于瞬时幅度特征的连续相位调制信号识别 彭华甫 1, 江桦 1, 裴立业 1, 郭峰 (1. 信息工程大学信息系统工程学院,
第 03 期 刘高军等 : 基于 CNONIX 的 XML 与 EXCEL 相互转换技术研究 XML XML CNONIX XML EXCEL EXCEL EXCEL EXCEL CNONIXEXCEL XML EXCEL CNONIX XML EXCEL CNONIX 1 CNONIX 数据元分析
电子科学技术电子科学技术第 02 卷第 03 期 Electronic 2015 年 Science 5 月 & Technology Electronic Science & Technology Vol.02 No.03 May.2015 年 基于 CNONIX 的 XML 与 EXCEL 相互转换技术研究 刘高军, 李丹, 程利伟, 钱程, 段然 ( 北方工业大学计算机学院, 北京,100144)
中文模板
000-9825/2005/609523 2005 Journal of oftware Vol6, No9 +, 2,,,00084 2,00084 emantc Analyss and tructured Language Models LI Mng-Qn +, LI Juan-Z 2 ANG Zuo-Yng, LU Da-Jn Department of Electronc Engneerng,
85% NCEP CFS 10 CFS CFS BP BP BP ~ 15 d CFS BP r - 1 r CFS 2. 1 CFS 10% 50% 3 d CFS Cli
1 2 3 1. 310030 2. 100054 3. 116000 CFS BP doi 10. 13928 /j. cnki. wrahe. 2016. 04. 020 TV697. 1 A 1000-0860 2016 04-0088-05 Abandoned water risk ratio control-based reservoir pre-discharge control method
中文模板
000-985/003/4(03)0697 003 Journal of Software 软 件 学 报 Vol.4, No.3 推 广 的 多 值 指 数 双 向 联 想 记 忆 模 型 及 其 应 用 张 道 强 +, 陈 松 灿 ( 南 京 航 空 航 天 大 学 计 算 机 科 学 与 工 程 系, 江 苏 南 京 006) An Extended ult-valued Exponental
DOI /j.cnki.cjhd MPS,,, , MLParticle-SJTU MLParticle-SJTU MLParticle-SJTU U661.1 A Numerical
DOI10.16076/j.cnk.cjhd.2015.02.004 MPS,,, 200240, Emal: yangyaqang2013@sna.com MLPartcle-SJTU MLPartcle-SJTU MLPartcle-SJTU U661.1 A Numercal study on lqud sloshng n horzontal baffled tank by MPS method
(baking powder) 1 ( ) ( ) 1 10g g (two level design, D-optimal) 32 1/2 fraction Two Level Fractional Factorial Design D-Optimal D
( ) 4 1 1 1 145 1 110 1 (baking powder) 1 ( ) ( ) 1 10g 1 1 2.5g 1 1 1 1 60 10 (two level design, D-optimal) 32 1/2 fraction Two Level Fractional Factorial Design D-Optimal Design 1. 60 120 2. 3. 40 10
标题
第 28 卷 摇 第 12 期 模 式 识 别 与 人 工 智 能 Vol. 28 摇 No. 12 2015 年 12 月 PR & AI Dec. 摇 2015 摇 摇 摇 摇 摇 基 于 能 量 计 算 模 型 的 摇 贝 叶 斯 网 络 股 市 态 势 预 测 算 法 1,2 1 1 1 张 润 梅 摇 摇 胡 学 钢 摇 摇 王 摇 浩 摇 摇 姚 宏 亮 1 ( 合 肥 工 业 大 学
第 05 期 董房等 : 一种卫星遥测在线状态监测及分析系统的设计 WEB 1 2 总体功能及组成 2.1 总体功能 1 2 3Web 2.2 结构组成 Web WEB WEB 2.3 系统各模块接口关系
电子科学技术 Electronic Science & Technology 电子科学技术第 02 卷第 05 期 2015 年 9 月 Electronic Science & Technology Vol.02 No.05 Sep.2015 年 一种卫星遥测在线状态监测及分析系统的设计 董房 1,2, 刘洋 2, 王储 2 2, 刘赞 (1. 上海交通大学, 上海,200240; 2. 上海卫星工程研究所,
untitled
NSC 9346H683 9 8 9 7 3 ( ) 94 9 5 Applcaton of genetc algorth to bond unzaton strateges consderng nu transacton lots NSC93-46-H-68-3 93 8 94 7 3 nu transacton lot. Unless the aount s large enough, certan
Microsoft Word - 大事记.doc
大 事 记 目 录 前 言...3 1945 年...4 1946 年...4 1947 年...9 1948 年...11 1949 年...14 1950 年...18 1951 年...21 1952 年...24 1953 年...26 1954 年...28 1955 年...32 1956 年...34 1957 年...37 1958 年...40 1959 年...43 1960 年...47
( ) ( ( ( ( , ) 13 ( ) ( (2012 ) ( ( 16 ( ( ( ( 292 ( ( (1
( 155 1 ( 2014 11 2 ( 2005 29 3 ( 2012 13 4 ( 2014 12 5 ( 2014 9 6 ( 2014 9 7 ( 2014 1431 8 ( ( 2003 4 2003 54 9 ( 2008 7 ( 2013 1890 3 ( ) ( 10 2004 16 ( 2000 2433 ( 11 2014 5 12 (1990 2 20, 1990 11 )
2012, Vol. 44, No.3, Acta Psychologica Sinica DOI: /SP.J * (, ),,,, b-str a-str Monte Carlo,, ; ; ; ; b-str B841
2012, Vol. 44, No.3, 400412 Acta Psychologca Snca DOI: 10.3724/SP.J.1041.2012.00400 * (, 330022),,, b-str a-str Monte Carlo,, ; ; ; ; b-str B841 1 (Computerzed Adaptve Testng, CAT), (,,, 2002) Scence (Quellmalz
2 北 京 邮 电 大 学 学 报 第 35 卷 习 一 个 认 知 模 型, 从 而 解 决 在 不 同 特 征 空 间 进 行 知 识 迁 移 的 问 题. 特 征 迁 移 问 题 一 般 被 归 为 直 推 式 迁 移 学 习 [6], 其 定 义 为 : 给 定 源 数 据 空 间 D s
![2 北 京 邮 电 大 学 学 报 第 35 卷 习 一 个 认 知 模 型, 从 而 解 决 在 不 同 特 征 空 间 进 行 知 识 迁 移 的 问 题. 特 征 迁 移 问 题 一 般 被 归 为 直 推 式 迁 移 学 习 [6], 其 定 义 为 : 给 定 源 数 据 空 间 D s](/thumbs/43/23133288.jpg "2 北 京 邮 电 大 学 学 报 第 35 卷 习 一 个 认 知 模 型, 从 而 解 决 在 不 同 特 征 空 间 进 行 知 识 迁 移 的 问 题. 特 征 迁 移 问 题 一 般 被 归 为 直 推 式 迁 移 学 习 [6], 其 定 义 为 : 给 定 源 数 据 空 间 D s")
2012 年 12 月 第 35 卷 第 6 期 北 京 邮 电 大 学 学 报 Journal of Bejng Unversty of Posts and Telecommuncatons Dec. 2012 Vol. 35 No. 6 文 章 编 号 :1007 鄄 5321(2012)06 鄄 0001 鄄 05 一 种 基 于 迁 移 学 习 的 文 本 图 像 特 征 映 射 算 法 刘
km km mm km m /s hpa 500 hpa E N 41 N 37 N 121
32 2 2014 4 Journal of Arid Meteorology Vol. 32 No. 2 Apr 2014. 08. 03 J. 2014 32 2256-262 LU Guirong WANG Wen YU Huaizhenget al. The Influence of Damrey Typhoon on 08. 03 Rainstorm Process in Rizhao of
Microsoft Word - 进展2010年8期_new_.doc
心 理 科 学 进 展 010, Vol. 18, No. 8, 1339 1348 Advances n Psychologcal Scence * 计 算 机 自 适 应 测 验 中 测 验 安 全 控 制 方 法 评 述 李 铭 勇 1 张 敏 强 1 简 小 珠 ( 1 华 南 师 范 大 学 应 用 心 理 研 究 中 心, 广 州 510631) ( 井 冈 山 大 学, 吉 安 343009)
(Wess & Kngsbury, 1984) CAT (varable-length)cat, CAT, (Babcock & Wess, 2009)Kngsbury Houser (1993), CAT 0-1 CAT, CAT CAT CAT, CAT,, CAT, CAT (C
2015, Vol. 47, No.1, 129140 Acta Psychologca Snca DOI: 10.3724/SP.J.1041.2015.00129 CD-CAT * 1,2 3 2,4 ( 1, 400715) ( 2, 100875) ( 3,, 61820 ) ( 4, 100875),, 4 CD-CAT, (SEA)(DAPP)(HA) (HM), HSU KL (1),,,
10384 19020101152519 UDC Rayleigh Quasi-Rayleigh Method for computing eigenvalues of symmetric tensors 2 0 1 3 2 0 1 3 2 0 1 3 2013 , 1. 2. [4], [27].,. [6] E- ; [7], Z-. [15]. Ramara G. kolda [1, 2],
1 2 3 1. F 2. F 3. F 4. 12.5g 5. 14.2g 6. 30.6g 7. 8. 50cm 24cm 15cm 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 4 5 1. 1 2 2. 3. 50cm 24cm 15cm 4. 5. ABCD 1 15 24 50 15 24 50 6 7 8 1. 1 2. 3. 4. 5. AB 2 34 9 7
Microsoft Word - 793-797 tb20150504赵宏宇s-高校教改纵横.doc
微 生 物 学 通 报 Microbiology China tongbao@im.ac.cn Apr. 20, 2016, 43(4): 793 797 http://journals.im.ac.cn/wswxtbcn DOI: 10.13344/j.microbiol.china.150504 高 校 教 改 纵 横 生 物 工 程 专 业 发 酵 课 程 群 建 设 探 索 * 赵 宏 宇
优先出版计算机应用研究第 33 卷 一种催化粒子群算法及其性能分析 孟安波, 李专 ( 广东工业大学自动化学院, 广州 ) 摘要 : 针对粒子群算法 (PSO) 在解决高维 多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题, 提出了一种新颖的混合算法 催化粒子群算法 (CPSO) 在 CPSO 优化
一种催化粒子群算法及其性能分析 孟安波, 李专 ( 广东工业大学自动化学院, 广州 510006) 摘要 : 针对粒子群算法 (PSO) 在解决高维 多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题, 提出了一种新颖的混合算法 催化粒子群算法 (CPSO) 在 CPSO 优化过程中, 种群中的粒子始终保持其个体历史最优值 pbests CPSO 种群更新由改造 PSO 横向交叉以及垂直交叉三个搜索算子交替进行,
第一章.doc
= c < < + + = S = c( ) = k =, k =,,, Λ < < + = 4 = = = = 4 k = k =,,, Λ X R X X = f () X X = f ( ) k = + k =,,, Λ = f () X X f ( ) = = = = n n = an + an +... + a + a a n =a +a +a = a + a + a a n f ( )
<CAFDD7D6B5E7C1A6B5E7D7D3D1A72E696E6464>
International Documents and Reports Digital power electronics T=1/ff EF-Energy Factor PF-pumping Factor SE-stored Energy CIR-Capacitor-inductor stored energy Ratio τ τ d ZOH/FOH/SOH τ- EF PF SE 中图分类号 :TN86
标题
增幅名列广西第一 增幅名列广西第一 防城港市 2008 ~ 2009 年发展回顾与展望 吴东海 尹晓洲 摘 要: 2008 年防城港市生产总值突破 200 亿元, 达到 212 18 亿元, 增长 20 1%, 增幅名列广西第一 主要经济指标增幅保持在广西前列, 开 放发展成就突出, 各项社会事业全面发展 2009 年, 防城港市将以钢铁 核电两大项目为引领, 以 项目建设攻坚年 为主题, 大力实施产业发展
目 录 一 重 要 提 示... 3 二 公 司 主 要 财 务 数 据 和 股 东 变 化... 3 三 重 要 事 项... 8 四 附 录... 15 2 / 28
公 司 代 码 :600549 公 司 简 称 : 厦 门 钨 业 厦 门 钨 业 股 份 有 限 公 司 2015 年 第 三 季 度 报 告 1 / 28 目 录 一 重 要 提 示... 3 二 公 司 主 要 财 务 数 据 和 股 东 变 化... 3 三 重 要 事 项... 8 四 附 录... 15 2 / 28 一 重 要 提 示 1.1 公 司 董 事 会 监 事 会 及 董 事
[1-3] (Smile) [4] 808 nm (CW) W 1 50% 1 W 1 W Fig.1 Thermal design of semiconductor laser vertical stack ; Ansys 20 bar ; bar 2 25 Fig
![[1-3] (Smile) [4] 808 nm (CW) W 1 50% 1 W 1 W Fig.1 Thermal design of semiconductor laser vertical stack ; Ansys 20 bar ; bar 2 25 Fig](/thumbs/91/106435555.jpg "[1-3] (Smile) [4] 808 nm (CW) W 1 50% 1 W 1 W Fig.1 Thermal design of semiconductor laser vertical stack ; Ansys 20 bar ; bar 2 25 Fig")
40 6 2011 6 Vol.40 No.6 Infrared and Laser Engineering Jun. 2011 808 nm 2000 W 1 1 1 1 2 2 2 2 2 12 (1. 710119 2. 710119) : bar 808 nm bar 100 W 808 nm 20 bar 2 000 W bar LIV bar 808 nm : : TN248.4 TN365
Outline Speech Signals Processing Dual-Tone Multifrequency Signal Detection 云南大学滇池学院课程 : 数字信号处理 Applications of Digital Signal Processing 2
CHAPTER 10 Applications of Digital Signal Processing Wang Weilian wlwang@ynu.edu.cn School of Information Science and Technology Yunnan University Outline Speech Signals Processing Dual-Tone Multifrequency
言语理解中的知觉表征与命题表征*
* (,510631) 96 t 1 2 3 1 propositional symbol system [1] [2] [3-5] Barsalou perceptual symbol system [6-8] arbitrary linguistic-like analogue perceptual [7] 1 * 30270477 t-a-b-l-e [ 9, 10 ] [11] Barsalou
Vol. 15 No. 1 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb O21 A
5 200 2 Vol 5 No JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 200 2 2 50080 2 30024 O2 A 007-2683 200 0-0087- 05 A Goodness-of-fit Test Based on Empirical Likelihood and Application ZHOU
附3
普 通 高 等 学 校 本 科 专 业 设 置 申 请 表 ( 备 案 专 业 适 用 ) 080910T 3-6 2 016 7 6 4884878 目 录 填 表 说 明 ⒈ ⒉ ⒊ ⒋ ⒌ 1. 普 通 高 等 学 校 增 设 本 科 专 业 基 本 情 况 表 080910T 3-6 1978 36 ( 1978) ( 2008) 2017 60 120 / S J ⒉ 学 校 基 本 情
y 1 = 槡 P 1 1h T 1 1f 1 s 1 + 槡 P 1 2g T 1 2 interference 2f 2 s y 2 = 槡 P 2 2h T 2 2f 2 s 2 + 槡 P 2 1g T 2 1 interference 1f 1 s + n n
37 1 Vol 37 No 1 2013 1 Journal of Jiangxi Normal UniversityNatural Science Jan 2013 1000-5862201301-0037-05 MISO 郭荣新, 袁继昌 361021 2 RVQ 2 MISO 3 TN 911 7 A 0 MIMO 2 MISO 3 MIMOnetwork MIMO 3GPP LTE-A 2
5 551 [3-].. [5]. [6]. [7].. API API. 1 [8-9]. [1]. W = W 1) y). x [11-12] D 2 2πR = 2z E + 2R arcsin D δ R z E = πr 1 + πr ) 2 arcsin
![5 551 [3-].. [5]. [6]. [7].. API API. 1 [8-9]. [1]. W = W 1) y). x [11-12] D 2 2πR = 2z E + 2R arcsin D δ R z E = πr 1 + πr ) 2 arcsin](/thumbs/91/107147441.jpg "5 551 [3-].. [5]. [6]. [7].. API API. 1 [8-9]. [1]. W = W 1) y). x [11-12] D 2 2πR = 2z E + 2R arcsin D δ R z E = πr 1 + πr ) 2 arcsin")
38 5 216 1 1),2) 163318) 163318). API. TE256 A doi 1.652/1-879-15-298 MODE OF CASING EXTERNA EXTRUSION BASED ON THE PRINCIPE OF VIRTUA WORK 1) ZHAO Wanchun,2) ZENG Jia WANG Tingting FENG Xiaohan School
Microsoft Word - 11-王思明_oee180008_xeQzyx.doc
Opto-Electronc Engneerng 光电工程 Artcle 2018 年, 第 45 卷, 第 10 期 复杂动态背景下的运动目标检测 王思明, 韩乐乐 * 730070 摘要 : 为实现复杂动态背景下快速 准确地检测运动目标, 提出一种改进二进制鲁棒不变尺度特征 (BRISK) 算法的运动目标检测方法 首先对图像进行分块, 利用图像熵对图像块进行筛选 ; 然后针对特征匹配过程中存在大量误匹配的问题,
Microsoft Word - 004王皓2002010503-2003.doc
清 华 大 学 综 合 论 文 训 练 题 目 : 黄 河 流 域 遥 感 影 像 NDVI 植 被 覆 盖 指 数 参 数 提 取 系 别 : 水 利 水 电 工 程 系 专 业 : 水 利 水 电 工 程 姓 名 : 王 皓 指 导 教 师 : 辅 导 教 师 : 王 光 谦 刘 家 宏 2006 年 6 月 15 日 关 于 学 位 论 文 使 用 授 权 的 说 明 本 人 完 全 了 解
Microsoft Word 孙元媛-二校 有修改
6 12 Vol. 6 No. 12 2015 12 Journal of Food Safety and Qualty Dec., 2015 1, 孙元媛 2 1,, 张威 2, 黄登宇 (1., 030006; 2., 030006; 3., 030006) 2, 3* 摘要 : 目的,, 方法, 4 结果, 59.4%,, 22%12%6.6% 结论, 关键词 : ; ; Emergency
智慧电力zw
2018 第 46 卷 第 10 期 Vol.46 No.10 Grd Analyss & Study 电网分析与研究 基于电压稳定影响的多目标无功优化研究 陶志东 1 顾 浩 1 丁晓群 2 1.国网安徽省滁州供电公司 安徽 滁州 摘 23900 2.河海大学 能源与电气学院 江苏 南京 211100 要 传统的无功优化问题常以经济性指标为主 会使系统运行在临界点附近 极易引发电压崩溃事故 在传
TFP TFP HK TFP Hseh Klenow HK 9 8 TFP Aok TFP Aok 10 TFP TFP TFP TFP TFP HK TFP 1 Y Y CES θ Y 1 TFP HK θ = 1 θ
1992-2015 315211 TFP 1992-2015 TFP 9. 71% TFP 8. 62% TFP 0. 86% 2003 2008 2015 50% 40% F249. 2 1002-3054 2018 01-0057-10 A DOI 10. 13262 /j. bjsshkxy. bjshkx. 180105 TFP 1 3 TFP 2 2015 12 4-6 2017-08-20
目 录
长 江 三 角 洲 地 区 区 域 规 划 二 一 〇 年 五 月 目 录 前 言...3 一 发 展 基 础 与 背 景...4 ( 一 ) 优 势 条 件...4 ( 二 ) 机 遇 和 挑 战...5 二 战 略 定 位 与 发 展 目 标...6 ( 一 ) 指 导 思 想...6 ( 二 ) 战 略 定 位...6 ( 三 ) 发 展 目 标...7 三 区 域 布 局 与 协 调 发 展...8
国信证券股份有限公司
国 信 证 券 股 份 有 限 公 司 关 于 鹭 燕 ( 福 建 ) 药 业 股 份 有 限 公 司 股 票 上 市 保 荐 书 深 圳 证 券 交 易 所 : 经 中 国 证 券 监 督 管 理 委 员 会 证 监 许 可 2016 89 号 文 核 准, 鹭 燕 ( 福 建 ) 药 业 股 份 有 限 公 司 ( 以 下 简 称 鹭 燕 医 药 发 行 人 或 公 司 ) 不 超 过 3,205
第 6 讲 MATLAB 优化模型求解方法 ( 下 ): 全局优化 作者 : 卓金武,MathWorks 中国 离散型问题是建模竞赛中的主流题型, 如果判断所研究的问题是组合优化问题, 那么就大概率需要全局优化算法了 历年赛题中, 比较经典的这类问题有灾情巡视 公交车调度 彩票问题 露天矿卡车调度
第 6 讲 MATLAB 优化模型求解方法 ( 下 ): 全局优化 作者 : 卓金武,MathWorks 中国 离散型问题是建模竞赛中的主流题型, 如果判断所研究的问题是组合优化问题, 那么就大概率需要全局优化算法了 历年赛题中, 比较经典的这类问题有灾情巡视 公交车调度 彩票问题 露天矿卡车调度 交巡警服务平台 太阳影子定位等等 可见全局优化问题的求解算法在数学建模中的重要性, 这一讲重要就介绍
期马潇雅等 克隆选择算法的线状要素图形简化模型 )) 却非常广泛 克隆选择算法线状要素图形简化的本质是将线状要素图形简化问题转化为抗原 线状要素图形简化方案转化为抗体 图形简化过程即为寻找与抗原亲和度最高的抗体的过程 为达到 保证数据质量和可视 化要求的同时 尽可能减少曲线上的点数 并保留关键点 包
第 卷第 期 年 月 地球信息科学学报!"## $%&'%' ' 克隆选择算法的线状要素图形简化模型 马潇雅 郭庆胜 * ' 武汉大学资源与环境科学学院 武汉 *()' 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 武汉 *() *' 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室 武汉 *() 摘要 线状要素作为占据地图图形 以上的地图目标 其自动概括是制图综合的一个重要内容 线状要素图形简化是其制图综合的一个主要手段
2016 年 地 质 工 程 系 教 学 工 作 安 排 2016 学 年 我 系 将 在 总 结 过 去 工 作 的 基 础 上, 结 合 今 年 学 院 以 抓 质 量 强 内 涵 促 改 革 调 结 构 建 品 牌 细 管 理 重 过 程 为 宗 旨, 以 规 范 管 理 深 化 内 涵 为
2016 年 地 质 工 程 系 教 学 工 作 安 排 2016 年 教 学 工 作 安 排 2015 2016 学 年 第 二 学 期 教 学 工 作 计 划 二 O 一 六 年 三 月 十 日 2016 年 地 质 工 程 系 教 学 工 作 安 排 2016 学 年 我 系 将 在 总 结 过 去 工 作 的 基 础 上, 结 合 今 年 学 院 以 抓 质 量 强 内 涵 促 改 革 调
,,,,,,,,,,,,,, :,,,, 1 ?,,, :,,,?,,?, :,,,,,,,,,? :,, :,,?, :??, :,!,, 2 ,,,,,,,,,,,,,,,,,?,,,,,,,,,,,,,, :, 3 !?!?,!,!,, :,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,? :??,, 4 ,,,,,,, :?, :,,,,,,,,,,,,,, 5 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,?,??
实 习 上 下 点 表 格 解 释 和 相 关 纪 律 要 求 : 1 表 格 中 所 有 名 词 都 为 简 称, 包 括 医 院 名 称 四 年 级 五 年 级 各 专 业 名 称 等 所 有 时 间 都 为 学 生 装 好 行 李 出 发 时 间, 请 提 前 0 分 钟 将 行 李 运 到
附 件 :.014 年 实 习 生 进 出 实 习 单 位 用 车 方 案 南 京 医 科 大 学 014 年 6 月 实 习 学 生 进 出 实 习 单 位 用 车 计 划 教 务 处 编 014 年 6 月 5 日 实 习 上 下 点 表 格 解 释 和 相 关 纪 律 要 求 : 1 表 格 中 所 有 名 词 都 为 简 称, 包 括 医 院 名 称 四 年 级 五 年 级 各 专 业 名
简报158期.doc
党 员 干 部 现 代 远 程 教 育 简 报 第 15 期 ( 总 第 158 期 ) 中 共 山 东 省 委 农 村 党 员 干 部 现 代 远 程 教 育 领 导 协 调 小 组 办 公 室 2012 年 10 月 31 日 喜 迎 十 八 大 威 海 市 组 织 开 展 系 列 主 题 宣 传 活 动 迎 接 党 的 十 八 大 一 是 发 挥 党 建 电 视 栏 目 作 用 强 化 宣 传
zt
!" !"!"!###!$ !!" #$ %& ( $( )% &# *%!($!#!!%%!"%! &!)%!&"!* #($!& # (!! ?!!""#!$ % # & %!"#$%&"" ()))*)))+ (,)-#*),+./,),),)0 12122222+ (3333333+ 4),),),)0 (,)5677,+ ()))89))+ :;;5 $ # ( )$ # ( ($
<4D6963726F736F667420576F7264202D203136BCADBBD8D2E4D3EBD1D0BEBF2E646F63>
一 九 八 八 年 创 刊 回 忆 与 研 究 第 十 六 辑 上 海 市 新 四 军 历 史 研 究 会 浙 东 浙 南 分 会 编 二 O 一 三 年 十 二 月 1 ( 封 面 折 页 字 ) 编 委 会 顾 问 丁 公 量 丁 柯 吴 文 达 汪 志 荣 戚 南 强 李 国 经 主 编 陈 晓 光 副 主 编 葛 奇 忠 方 思 朋 编 委 ( 按 姓 氏 笔 画 为 序 ) 方 思 朋 王
萧山中学课程建设方案.doc
- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - 2 2 4 4 4 2 2 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 3 3 3 3 4(2) 4(2) 4(2) 4(2) 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4(2) 4(2) 4(2) 4(2) 2 2 2 2 4 4 4 4 2 2 2 2 2
( ) 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 121.2 117.5 125.8 122.0 130.9 126.8 135.4 131.5 140.3 136.0 144.9 140.2 153.5 147.9 160.6 154.7 165.1 160.3 167.7 163.9 169.3 165.8 169.6 166.7 170.0 167.8
Microsoft Word - 9pinggb_A4.doc
九 评 共 产 党 大 纪 元 系 列 社 论 2004 年 11 月 http://dajiyuan.com http://epochtimes.com 目 录 公 告 大 纪 元 发 表 系 列 社 论 九 评 共 产 党... 3 九 评 之 一 评 共 产 党 是 什 么... 4 前 言... 5 一. 以 暴 力 恐 怖 夺 取 和 维 持 政 权... 5 二. 以 谎 言 为 暴 力
Microsoft Word - 9pinggb_A4-f4.doc
九 评 共 产 党 大 纪 元 系 列 社 论 2004 年 11 月 http://dajiyuan.com http://epochtimes.com 目 录 公 告 大 纪 元 发 表 系 列 社 论 九 评 共 产 党... 4 九 评 之 一 评 共 产 党 是 什 么... 4 前 言...5 一. 以 暴 力 恐 怖 夺 取 和 维 持 政 权... 5 二. 以 谎 言 为 暴 力
理 论 探 索 事 业 单 位 改 革 的 五 点 思 考 余 路 [ 摘 要 ] 事 业 单 位 改 革 是 中 国 改 革 的 重 要 环 节, 其 影 响 力 和 难 度 不 亚 于 国 有 企 业 改 革 本 文 着 重 围 绕 推 进 事 业 单 位 改 革 应 考 虑 的 五 个 方 面
![理 论 探 索 事 业 单 位 改 革 的 五 点 思 考 余 路 [ 摘 要 ] 事 业 单 位 改 革 是 中 国 改 革 的 重 要 环 节, 其 影 响 力 和 难 度 不 亚 于 国 有 企 业 改 革 本 文 着 重 围 绕 推 进 事 业 单 位 改 革 应 考 虑 的 五 个 方 面](/thumbs/40/21960388.jpg "理 论 探 索 事 业 单 位 改 革 的 五 点 思 考 余 路 [ 摘 要 ] 事 业 单 位 改 革 是 中 国 改 革 的 重 要 环 节, 其 影 响 力 和 难 度 不 亚 于 国 有 企 业 改 革 本 文 着 重 围 绕 推 进 事 业 单 位 改 革 应 考 虑 的 五 个 方 面")
目 录 理 论 探 索 事 业 单 位 改 革 的 五 点 思 考 1 信 息 交 流 省 编 办 刘 维 寅 副 主 任 到 我 市 对 市 县 政 府 机 构 改 革 工 作 进 行 实 地 评 估 11 我 市 部 分 部 门 试 点 实 行 部 门 内 部 行 政 审 批 制 度 改 革 工 作 13 我 市 三 项 措 施 确 保 机 构 编 制 监 督 活 动 常 态 化 14 基 层
日 本 位 于 亚 洲 东 部, 太 平 洋 西 北 角, 是 我 国 东 方 的 一 个 岛 国 在 洪 积 世 ( 注 1) 的 大 部 分 时 期 内, 日 本 与 大 陆 相 连 大 约 在 洪 积 世 晚 期 至 冲 积 世 ( 注 2) 初 期, 日 本 各 地 发 生 海 进, 出 现
前 言 日 本 是 我 们 的 邻 国 文 献 可 考 的 两 国 关 系, 至 少 已 有 21 个 世 纪 古 代 日 本 文 化 的 发 展 晚 于 中 国, 而 日 本 民 族 却 能 在 固 有 文 化 的 基 础 上 对 外 国 文 化 采 取 选 择 吸 收 和 创 新 的 态 度, 形 成 自 己 独 特 的 文 化 封 建 末 期, 中 国 和 日 本 同 受 西 方 列 强 的
2深化教育教学改革、创新人才培养模式
高 职 物 流 管 理 专 业 人 才 培 养 模 式 的 创 新 与 实 践 1 李 选 芒 2 赵 居 礼 摘 要 高 职 物 流 管 理 专 业 人 才 培 养 模 式 改 革 的 重 点 是 明 确 专 业 培 养 目 标, 构 建 适 应 培 养 目 标 的 课 程 体 系, 营 造 职 业 技 术 训 练 的 教 环 境, 建 设 双 师 结 构 的 师 资 队 伍 陕 西 工 业 职
Microsoft Word - 9pinggb_let.doc
九 评 共 产 党 大 纪 元 系 列 社 论 2004 年 11 月 http://dajiyuan.com http://epochtimes.com 目 录 公 告 大 纪 元 发 表 系 列 社 论 九 评 共 产 党... 4 九 评 之 一 评 共 产 党 是 什 么... 5 前 言... 5 一. 以 暴 力 恐 怖 夺 取 和 维 持 政 权... 5 二. 以 谎 言 为 暴 力