简介：大气颗粒物污染由于其对区域环境和人体健康的影响而日益成为全球关注的焦点。相对于全颗粒物分析方法，大气单颗粒分析方法可以获得特征单颗粒的形貌、元素组成及粒子数量粒径谱等大量信息，具有采样量少、样品处理过程简单和分析速度快的特点，这使得单颗粒分析已成为表征大气颗粒物理化特征的重要手段。该方法已在源解析、颗粒物基本理化特性、颗粒物的混合状态和老化过程等方面得到应用。本文就单颗粒分析主要方法及其在颗粒物源解析等大气环境化学研究中的应用进行介绍，并对比分析不同单颗粒分析仪器的特点。

简介：采用大涡模型和泰勒展开矩方法对三维水平圆管中水基铜纳米流体的运动和颗粒扩散及凝并过程进行了数值模拟,主要研究了纳米流体中纳米颗粒在管内的演化过程.结果显示,随着颗粒凝并的进行,颗粒粒径增加,数密度减小;小颗粒的混合和颗粒凝并同时改变颗粒粒径,最终使粒径在径向呈现抛物线分布;流场雷诺数越大对凝并的抑制作用越强.

简介：基于医学CT扫描图像得到的真实人体上呼吸道模型,采用大涡模拟方法计算了上呼吸道内部的气流流动,分析了气流流速和涡旋的特征.在拉格朗日框架下计算了可吸入颗粒物的沉积,对颗粒的局部沉积位置进行了直观显示.研究结果表明,舌咽部位涡旋和回流最多,狭窄结构处流速最大,且产生了气流喷射现象;大部分的颗粒沉积在鼻腔和喉部,颗粒粒径对沉积率有很大影响.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：利用双峰泰勒展开矩方法结合大涡模拟方法,研究在湍射流情况下硫酸合水纳米颗粒的形成以及随后的成核、凝并、凝结等生长情况.包含了水蒸气和硫酸分子的不可压缩气体射入含有背景气溶胶颗粒物的稳定流体域形成纳米颗粒,对颗粒的尺寸分布、质量浓度以及背景颗粒与生成颗粒之间的竞争关系进行了研究.结果表明,大涡拟序结构会增强颗粒在流动中的扩散运动,造成了不同峰之间颗粒的转移.在背景颗粒浓度为5×10^11、直径为100nm时,背景颗粒物对新颗粒的抑制作用最为显著.

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.