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时间测度链上一类具阻尼项的二阶动力方程的振动准则
研究了时间测度链上一类具有阻尼项和非线性中立项的二阶非线性变时滞动力方程的振动性,利用时间测度链上的理论,结合广义的Riccati变换和一些不等式技巧,得到了该方程的几个新的振动准则.这些准则不仅推广和改进了一些已知的结果,而且在时间测度链上统一了具有阻尼项的二阶非线性时滞微分方程和差分方程的振动性质.最后,举例说明文中给出的主要结论.杨甲山 - 上海交通大学学报文章来源： 万方数据 -
基于马尔可夫链的农产品供应链信息流响应时间的研究
由于农产品供应链的特殊性,压缩农产品供应链信息流的响应时间极为重要.运用马尔可夫链理论,构建供应链信息流模型,并以农产品供应链的通用模式作为研究对象,进行农产品供应链信息流响应时间的实证分析.房丽娜,孟宪学 - 世界农业文章来源： 万方数据 -
基于相似测度算法的激光诱导薄膜损伤表面特征研究
鉴于薄膜激光损伤性能评价是增强抗激光红外观察窗口性能的重要保证,给出薄膜在脉冲激光诱导作用下的损伤表面特性及其机理。实验采用Y A G脉冲激光器对 T iO2薄膜样片进行1‐on‐1方式的激光诱导。通过CCD采集TiO2薄膜激光辐照前后2幅图像,将这2幅图像进行匹配,建立差异图像测度算法;实验得出 T iO2薄膜样片的差异能量测度可判别出损伤情况,即测度值 M<0.1为未发生损伤,0.1< M<0.2为轻度损伤,0.2< M<0.5为中度损伤, M>0.5为严重损伤。薄膜样片经过能量密度为0.5 J/cm2的激光辐照后粗糙度明显增大。研究结果表明,采用激光辐照前后图像匹配的测试方法可实现薄膜激光损伤与否的判别。杨利红,谢辉,苏俊宏 - 应用光学文章来源： 万方数据 -
山东省旅游化发展水平的测度及时空差异分析
旅游化是立足当前我国经济、社会发展基础,面向旅游产业发展的趋势,对旅游产业做出的全面升级.目前,旅游化已经成为旅游产业发展的方向与主要动力,根据旅游化的内涵构建旅游化评价指标体系,对山东省2001-2011年旅游化发展水平进行测度,通过灰色关联度分析发现山东省旅游产业的经济功能、文化功能、社会功能对旅游化发展水平影响较大.在对山东省旅游化发展水平时空差异进行研究的基础上,通过聚类分析将山东省17地市划分为4种类型,青岛为旅游化快速发展型,烟台、威海、日照为旅游化较快发展型,济南、泰安、淄博、济宁、潍坊、临沂为旅游化缓慢发展型,枣庄、莱芜、东营、德州、聊城、滨州、菏泽属于旅游化滞后发展型,并根据各市的具体情况提出了加速旅游化发展的对策.王新越,吴宁宁,秦素贞 - 人文地理文章来源： 万方数据 -
国家知识产权形象测度的基本理论问题
在全面梳理和分析国家创新能力测度和国家知识产权综合实力测度的相关研究基础之上,探讨了国家知识产权形象概念框架、构成要素,形成机理,进而提出国家知识产权形象测度指标体系和方法原理.为开展国家知识产权形象测度比较分析,设计国家知识产权形象建设对策体系提供依据.胡允银 - 科学学研究文章来源： 万方数据 -
三分Sierpinski垫上的Cauchy变换的一个函数空间性质
设函数F(z)为三分Sierpinski垫上的Hausdorff测度的Cauchy变换,得到了函数F(z)的一个函数空间性质.该性质及方法将会对研究F(z)的其他一些函数空间性质起推动作用.王松然,冯志敏 - 信阳师范学院学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
一类具有漏泄时滞的混沌神经网络的反同步
利用矩阵测度方法和微分不等式技巧,研究了一类具有漏泄时滞的混沌神经网络的反同步问题.数值模拟验证了理论分析的正确性.陈凌,崔松艳 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
一类具有时滞的三种群食物链模型的定性分析及其仿真
在生态系统中,时滞对种群稳定性的影响一直是研究的重点内容之一.考虑了一类具有时滞的三种群食物链模型,利用微分不等式得到了种群的有界性;利用Matlab软件下的Simulink平台,对种群模型进行了数值仿真,得到了不同参数情况下的相空间轨迹,通过分岔图说明时滞对种群模型稳定性的影响.滕勇,李石涛 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
基于加权互信息的医学图像配准方法
互信息作为多模医学图像配准的测度函数被广泛应用,但是当配准图像不理想时,互信息配准方法可能会失效.为了提高配准的精度及稳定性,提出了一种改进加权互信息的医学图像配准方法.首先,由图像直方图辅助的方法选取一定的感兴趣区域;其次,分别计算感兴趣区域的互信息和整体图像的互信息;最后,由两个不同的互信息加权组合构造出两个新的测度函数并作为图像配准的依据.对3个测度函数的特性、配准误差和配准时间进行实验比对,结果表明改进的方法具有较高的精度和较好的鲁棒性.刘青芳,焦冬莉 - 测试技术学报文章来源： 万方数据 -
基于Hadoop的异常传感数据时间序列检测?
无线传感器网络中,异常时间序列的研究具有十分重要的意义。针对传统研究在海量数据环境中时间效率低下的问题,提出了基于Hadoop的异常时间序列检测算法。首先对时间序列进行预处理,然后在Hadoop的MapReduce操作中调用动态时间弯曲距离计算算法,实现了DTW距离计算的并行化,从而大大提高检测速度。同时针对传统DTW算法计算复杂度瓶颈问题以及传统约束方法准确率较低问题,提出了基于显著特征匹配的局部约束算法,对弯曲路径进行局部限制,在确保准确性的同时进一步降低了时间、空间复杂度。 Hadoop平台下实验结果表明,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。张建平,李斌,刘学军,胡平 - 传感技术学报文章来源： 万方数据
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