矩形截面纤维流场压降及细颗粒扩散捕集效率

采用格子波尔兹曼气固两相流模型模拟扩散机制下矩形纤维捕集颗粒过程,研究纤维周围流场压降和扩散捕集效率随不同纤维布置方式的变化规律。把模拟得到的值（系统压降与捕集效率）与相同体积分数的圆柱纤维所对应的理论值相比,得到相应比例系数。分析规律,并采用Levenberg-Marquardt方法对其进行处理,得到相应比例系数的拟合公式。根据已有的圆形纤维压降与扩散效率的理论公式,再结合求得的拟合公式,对不同工况下的矩形纤维系统压降和扩散捕集效率进行计算。分析结果发现：矩形纤维系统压降与放置角度和长宽比均相关;而扩散捕集效率与长宽比成正比,与放置角度基本无关。     

民族传统体育对抗类项目视频分析与智能诊断系统研究*

当前民族传统体育对抗类项目训练分析主要是以教练员主观经验判断为主,缺乏客观性和时效性.本研究搭建了一个ARM+ DSP+ CPLD技术框架平台,采用视频图像智能分析与处理技术对运动员的训练及比赛实况进行实时记录和智能诊断,得出可供教练员与运动员参考的处理结果,达到提高训练效率,提高比赛成绩的目的.     

信息检索中模式匹配算法的分析

串的模式匹配是信息检索中的一个热点.文章介绍了模式匹配的概念,分析了串模式匹配中的BF算法和KMP算法,并对KMP算法进行了改进.实验结果表明:改进的KMP算法使信息检索具有更快的响应速度.参考文献5.     

基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法

已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似.     

基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性.     

赛程安排的数学模型

本文讨论单场地上单循环赛的合理安排问题.运用图论算法给出了不同参赛队数n的赛程安排,并确定了其中各队相隔两场的最大间隔场次的上限.该算法将n为奇数和偶数的两种情况统一起来了,具有一定普遍性.给出了两种不同的衡量指标,从不同的角度衡量该赛程的优越性.     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

基于分簇波束成形算法的MIMO-OFDM系统信道容量的分析

提出了一种在有限反馈条件下多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于信道容量的分簇波束成形算法。该算法针对MIMO-OFDM系统在高信噪、低信噪比等不同情况时选择不同的波束成形向量来提升系统的容量。根据簇间、各子簇间均存在一定的相关性,设计出了次优波束成形算法。通过对所提出的算法仿真可知,在高信噪比、低信噪比情况下针对系统容量采用分簇的波束成形算法能够在一定程度上提升MIMO-OFDM系统在确定性信道与随机性信道的信道容量。     

球-棍分子模型的真实感图显示

给出了一种快速显示球棍模型的真实感图算法⒚该算法的消隐处理是采用排序法;浓淡处理是把球看成是由多个圆组成,把棍看成是由各平行线组成,这样圆及直线上的各点光强均相同⒚算法简单且快速⒚     

Huffman树在公交车调度问题中的应用

在公交车调度问题中,本文提出一种新的方法,即Huffman最优树算法,该算法在电报编码和计算机指令系统优化等许多方面被广泛应用.合理解决公交车调度问题对于增加公交车公司的利益,满足乘客乘车需要都有重要意义.