序列圖
- ARIMA 模型在基層血站單采血小板臨床需求量預(yù)測(cè)中的可行性分析
用量的原始時(shí)間序列圖, 分析原始序列圖是否為具有趨勢(shì)和季節(jié)性趨勢(shì)的不平穩(wěn)序列, 對(duì)不平穩(wěn)序列進(jìn)行差分, 使序列平穩(wěn)化。②ARIMA 模型識(shí)別和參數(shù)估計(jì)。根據(jù)ACF 圖和PACF 圖的特征, 以及是否出現(xiàn)拖尾或截尾的情況來推斷出p、d、q 值, 并初步建立若干個(gè)備選的ARIMA 模型, 如果時(shí)間序列有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性趨勢(shì), 應(yīng)選擇建立ARIMA(p, d, q)(P, D, Q)s 乘積季節(jié)性模型, 其中p、q 分別為非季節(jié)自回歸和移動(dòng)平均的階數(shù), P、Q
中國(guó)實(shí)用醫(yī)藥 2023年23期2024-01-06
- 基于抗干擾陣列天線的北斗RTK 解算與數(shù)據(jù)分析
點(diǎn)載波雙差殘差序列圖，如圖2所示為B3頻點(diǎn)載波雙差殘差序列圖，如表1所示為B1/B3雙差殘差統(tǒng)計(jì)值。表1 B1/B3雙差殘差統(tǒng)計(jì)值（各統(tǒng)計(jì)量取絕對(duì)值后取95%）Tab.1 Statistic value of B1/B3 double difference residual (95% after absolute value of each statistic)圖1 B1載波雙差殘差序列圖Fig.1 B1 carrier double difference
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2023年9期2023-10-15
- 高階電離層在GNSS 對(duì)流層參數(shù)估計(jì)的影響
iff)的時(shí)間序列圖.表3 ZTD 差值絕對(duì)值的Mean和RMS m表3（續(xù)）表4 PW 差值絕對(duì)值的Mean和RMS m表5 NSgrad 差值絕對(duì)值的Mean和RMS m表6 EWgrad 差值絕對(duì)值的Mean和RMS m表6（續(xù)）2.1.1 高階電離層延遲在GNSS ZTD和PW 估計(jì)的影響由圖2～3可知，BDS-2的PTGG測(cè)站ZTD和PW時(shí)間序列圖在2月28日11 時(shí)至23 時(shí)出現(xiàn)了部分偏差，并且ZTD和PW 的差值峰值出現(xiàn)在2月28日23 時(shí)，
全球定位系統(tǒng) 2023年1期2023-03-23
- 基于改進(jìn)的SKnet 和Bi-GRU 的巖石薄片圖像礦物識(shí)別
對(duì)礦物正交偏光序列圖的顏色、紋理等特征，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，再結(jié)合復(fù)雜的權(quán)值投票機(jī)制，完成礦物顆粒識(shí)別任務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)硬件能力的迅速提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)分類方法也相繼出現(xiàn)。2012 年，Krizhevsky A 等人［5］提出AlexNet，在圖像分類領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展；自此，用于分類的各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層出不窮，包括VGGNet、ResNet、MobileNet、InceptionResnet 等。2018 年，彭志偉［6］選
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2023年1期2023-02-08
- 基于組合跟蹤的景象匹配分析評(píng)估方法
估的問題。1 序列圖關(guān)鍵幀匹配方法當(dāng)拍攝場(chǎng)景為平面時(shí)，可用射影變換描述任意2幀圖像間的幾何變換關(guān)系，特別是在高空對(duì)地面進(jìn)行拍攝時(shí)，一般可用仿射變換近似描述。對(duì)于圖像序列Ik，k=2,3,…,n。對(duì)相鄰幀圖像進(jìn)行匹配，得到變換矩陣Hk，k=2,3,…,n，滿足：序列圖中的每1點(diǎn)坐標(biāo)都可經(jīng)過多次變換轉(zhuǎn)移到首幀圖像坐標(biāo)系中，從而描述任意點(diǎn)在序列中的運(yùn)動(dòng)軌跡，并正則化描述任意軌跡之間的相對(duì)關(guān)系。據(jù)此實(shí)現(xiàn)對(duì)景象匹配的分析評(píng)估。1.1 序列圖關(guān)鍵幀匹配框架在飛行試驗(yàn)中
海軍航空大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年1期2022-11-16
- 基于雙流網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)特征表述算法
，通過構(gòu)造步態(tài)序列圖可以表達(dá)人在行走時(shí)的時(shí)序信息。首先將一個(gè)步態(tài)周期的步態(tài)輪廓圖進(jìn)行堆疊，再沿其m軸作nl平面的投影，得到一個(gè)步態(tài)周期的步態(tài)序列圖。生成步態(tài)序列圖的過程如圖2所示。圖2 步態(tài)序列圖Fig.2 Gait sequence diagram式中：m和n為步態(tài)輪廓圖的坐標(biāo)，m=0,1,…,M-1，n=0,1,…,N-1；l為幀索引，l=0,1,…,L-1；M為輪廓圖的高度；N為輪廓圖的寬度；L為步態(tài)序列的總幀數(shù)。式中：a、b為步態(tài)序列疊加得到的像素
遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年1期2022-05-29
- iGMAS 國(guó)家授時(shí)中心跟蹤站新接收機(jī)鐘差分析與相對(duì)時(shí)延校準(zhǔn)
1鐘差互差時(shí)間序列圖從圖1 中可以明顯看出互差結(jié)果連續(xù)、平滑，且鐘差的波動(dòng)范圍保持在-0.3～0.3 ns（不考慮PPP 收斂過程）。兩者互差的STD 值為0.14 ns。上述結(jié)果表明，文中采用解算策略得到的鐘差與權(quán)威機(jī)構(gòu)BIPM所公布的鐘差符合較好，可以通過采用的策略與軟件開展后續(xù)的實(shí)驗(yàn)。2 XIA1接收機(jī)鐘差與鏈路時(shí)延2.1 XIA1接收機(jī)鐘差分析利用RTKLIB 軟件對(duì)XIA1和XIA6 接收機(jī)GPS單系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行PPP 解算，得到兩臺(tái)接收機(jī)2019
電子設(shè)計(jì)工程 2022年6期2022-04-13
- 基于裂縫平移的巖心CT序列圖像裂縫批量提取
層掃描巖心得到序列圖，然后再使用相關(guān)軟件批處理序列圖得到處理后的二值圖像，最后再逐層疊加圖層即得到三維的巖心結(jié)構(gòu)。巖心CT序列圖像的二維批量處理過程是構(gòu)建巖心三維模型過程中的關(guān)鍵步驟，其目的就在于從復(fù)雜的巖心結(jié)構(gòu)中提取出感興趣的目標(biāo)，如巖心的孔隙顆粒和裂縫等，以便于三維模型的構(gòu)建以及三維參數(shù)的計(jì)算。巖心當(dāng)中的微觀裂縫對(duì)于研究巖心的連通性和滲流特性具有重要意義［3］［5］。研究某巖心裂縫的相關(guān)參數(shù)的一般步驟是，先對(duì)二維CT序列圖像進(jìn)行巖心裂縫目標(biāo)的提取，再通
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年32期2022-01-11
- 雙寡頭企業(yè)混合博弈的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)分析
v指數(shù)圖、時(shí)間序列圖及吸引盆等研究混合博弈模型的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為。1 模型建立建立由上游企業(yè)進(jìn)行價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)和下游企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)量競(jìng)爭(zhēng)雙寡頭企業(yè)博弈模型，上游企業(yè)的產(chǎn)品是向整個(gè)市場(chǎng)提供的，上游寡頭的上游產(chǎn)品需求函數(shù)(產(chǎn)量)和下游企業(yè)的采用上游企業(yè)產(chǎn)品的合成品的逆需求函數(shù)(價(jià)格)分別為(1)其中：ai>0為公司i的潛在需求量；d為上游企業(yè)價(jià)格變動(dòng)對(duì)下游企業(yè)價(jià)格的影響程度，d∈(0,1)；q1和p1分別為上游企業(yè)的上游產(chǎn)品的產(chǎn)量和價(jià)格；p2和q2分別為下游企業(yè)的產(chǎn)量和價(jià)
- 一類具有分布時(shí)滯和常數(shù)收獲的單種群模型的狀態(tài)脈沖控制
x(t)的時(shí)間序列圖、y(t)的時(shí)間序列圖以及x(t)和y(t)的相位圖，如圖3 所示。圖3 定理1 中E3(，)漸近穩(wěn)定Fig.3 E3(，)is asymptotic stability in theorem 1令α=0.2，u=2，h=6.5，p=0.2，此時(shí)的平衡點(diǎn)E3(，)是不穩(wěn)定的，設(shè)初始值為（5，5.85），分別得到x(t)的時(shí)間序列圖、y(t)的時(shí)間序列圖以及x(t)和y(t)的相位圖，如圖4 所示。圖4 定理1 中E3(，)不穩(wěn)定Fig.
浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2021年6期2021-12-02
- 小學(xué)低年級(jí)語(yǔ)文教科書插圖運(yùn)用
立圖、發(fā)散圖與序列圖，然后針對(duì)多種類型使用不同方法，以此提升學(xué)生的讀圖能力，并能以圖為輔助，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)文章中心思想的掌握與理解。1.運(yùn)用教材中的獨(dú)立圖獨(dú)立圖指語(yǔ)文課文中展示的完整的插圖，此類圖往往可以直觀展示文本的中心思想，且與其他圖示互相不影響。教師在運(yùn)用教材中獨(dú)立插圖的時(shí)候，要先引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)真觀察，先要知道其是哪一種類型的圖形，然后再對(duì)其進(jìn)行整體感知，如圖片中都有誰？在哪里？做什么？然后再依照一定順序，依序觀察插圖，以此引導(dǎo)學(xué)生對(duì)插圖部分細(xì)化，以一個(gè)中心
讀與寫 2021年22期2021-11-22
- ARIMA模型在預(yù)測(cè)前列腺穿刺人數(shù)以及穿刺陽(yáng)性率中的應(yīng)用
處理：根據(jù)原始序列圖判斷序列是否平穩(wěn)，不平穩(wěn)，則對(duì)序列的趨勢(shì)或季節(jié)性趨勢(shì)進(jìn)行差分或季節(jié)差分處理使其平穩(wěn)。（2）模型識(shí)別：繪制經(jīng)平穩(wěn)化處理后序列的ACF 和PACF 圖，根據(jù)拖尾或截尾情況為目標(biāo)模型進(jìn)行定階。（3）模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)：對(duì)可能的模型進(jìn)行純隨機(jī)性測(cè)試，若測(cè)試結(jié)果P1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理應(yīng)用Epidata 3.1建立數(shù)據(jù)庫(kù)，用百分率表示穿刺陽(yáng)性率，利用SPSS25.0 建立穿刺人數(shù)以及穿刺陽(yáng)性率的ARIMA 模型，采用標(biāo)準(zhǔn)化BIC 以及R2確定最佳模型
新疆醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年7期2021-10-29
- 周期環(huán)境下具有潛伏期和階段結(jié)構(gòu)的時(shí)滯布魯氏菌病模型研究
)各倉(cāng)室的時(shí)間序列圖;(b) S2(t),I(t),B(t)倉(cāng)室的三維相圖;(c)S2(t)倉(cāng)室的時(shí)間序列圖;(d) I(t) 倉(cāng)室的時(shí)間序列圖;l=0.29;p=0. 200025;圖2 τ=0.2時(shí),布魯氏菌病滅絕時(shí),各倉(cāng)室的時(shí)間序列圖,l=0.89;p=0. 700025;接著,研究時(shí)滯τ以及周期性對(duì)模型(3)的影響.從圖3(a)中可以看到,隨著τ的增加,I(t)的最大值增加,最小值減小,疾病的波動(dòng)變大.從圖3(b)中可以看到,無周期時(shí)I(t)最后
- 基于UML方法和SFC的龍門碼垛機(jī)器人軟件控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
到UML提供的序列圖、合作圖、狀態(tài)圖和活動(dòng)圖等四種視圖。其中，序列圖是描述軟件系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型的主要手段[8]，故這里擬建立龍門碼垛機(jī)器軟件控制系統(tǒng)的序列圖，用來描述其對(duì)象之間交互消息傳遞的時(shí)序關(guān)系。首先簡(jiǎn)述序列圖的定義：設(shè)序列圖OSD=(OS,LS,Σ,f)，其中：1)OS表示系統(tǒng)對(duì)象集合，即系統(tǒng)中的每個(gè)對(duì)象為集合的元素；2)AOLS表示全部對(duì)象位點(diǎn)集合，AOLS={θ(n),θ∈OS∧n∈SL(θ),n∈N}，其中，θ(n)表示對(duì)象θ生命線上發(fā)送或接受消息
建材世界 2021年4期2021-09-14
- 利用P波質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)福建臺(tái)網(wǎng)地震計(jì)方位角
角隨時(shí)間演變的序列圖。圖2 各臺(tái)站地震計(jì)方位角偏差計(jì)算結(jié)果時(shí)間序列圖表1 SNR方法計(jì)算及尋北儀所測(cè)福建測(cè)震臺(tái)站地震計(jì)方位角偏差大于5°的列表綜合以上可以看出，經(jīng)過尋北儀的校正后，絕大部分臺(tái)站方位角的偏差得到了明顯改善，并且從序列圖可以看出，從2015年到2019年之間也保持了較好的狀態(tài)。計(jì)算結(jié)果顯示，尋北儀測(cè)得值與“SNR法”計(jì)算第一階段的值相近，但少數(shù)臺(tái)站因?yàn)檩^為高頻的地震計(jì)維護(hù)更換及分向命名等的錯(cuò)誤，其計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)值存在較大出入。通過分析2個(gè)階段的
華北地震科學(xué) 2021年3期2021-09-01
- 基于Python 設(shè)計(jì)的TEQC 數(shù)據(jù)質(zhì)量可視化分析軟件
空?qǐng)D、衛(wèi)星觀測(cè)序列圖和高度角時(shí)間序列圖、參數(shù)時(shí)間序列圖以及質(zhì)量檢核指標(biāo)參數(shù)時(shí)間序列圖(包括SNR、多路徑和電離層延遲等).但由于單個(gè)圖形間相互對(duì)比性較差，難以充分顯示不同質(zhì)量檢核指標(biāo)相關(guān)性.因此，TPP 將極坐標(biāo)天空?qǐng)D、衛(wèi)星觀測(cè)序列圖和高度角時(shí)間序列圖作為底圖形式疊加SNR、多路徑和電離層延遲等質(zhì)量檢核信息，可進(jìn)一步分析高度角、方位角和觀測(cè)時(shí)段與檢核質(zhì)量指標(biāo)各因素間的相關(guān)關(guān)系；同時(shí)增設(shè)了質(zhì)量摘要信息顯示功能，通過質(zhì)量摘要信息與繪圖模塊的聯(lián)合分析，用戶能夠綜
全球定位系統(tǒng) 2021年3期2021-08-07
- 一類圖的優(yōu)美標(biāo)號(hào)與序列標(biāo)號(hào)
類圖是優(yōu)美圖和序列圖。優(yōu)美圖；序列圖；頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)1 預(yù)備知識(shí)圖P(s)()如圖1所示。圖1 圖Pm(s)(n)2 定理及證明證明 分兩種情況證明定理1。情況1≡0(mod2)定義圖P(s)()的頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)如式(1)所示。下面驗(yàn)證是圖P(s)()的優(yōu)美標(biāo)號(hào)。(1)圖P(s)()中不同的點(diǎn)，其標(biāo)號(hào)不同。設(shè)(2)最大最小為(3)圖P(s)()中若邊不同，則其標(biāo)號(hào)不同。由(1)式，有假設(shè)由上述可知是圖P(s)()的一個(gè)優(yōu)美標(biāo)號(hào)，圖P(s)()是優(yōu)美圖。情況2≡1(mo
- 基于SPSS序列法的商務(wù)談判實(shí)務(wù)課程混合教學(xué)模式實(shí)證研究
序列分析法畫出序列圖，對(duì)不同時(shí)期的五組數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，最后提出相應(yīng)的解決措施。關(guān)鍵詞：課程;序列圖;混合模式;評(píng)價(jià)中圖分類號(hào)：G642??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： Under the mixed learning mode， it is helpful to fully mobilize students' enthusiasm and initiative， and transform the shallow learning in t
物流科技 2021年10期2021-05-12
- 分布時(shí)滯Shimizu-Morioka系統(tǒng)的穩(wěn)定性及Hopf分岔分析
間t變化的時(shí)間序列圖和空間相圖如圖2、圖3所示。圖2 a=0.5,M=-1,b=3.0時(shí)，系統(tǒng)(2)的相圖與時(shí)間序列圖圖3 a=0.5,M=-1,b=2.5時(shí)，系統(tǒng)(2)的相圖與時(shí)間序列圖3 結(jié)束語(yǔ)本文研究了具有分布時(shí)滯的Shimizu-Morioka混沌系統(tǒng)，利用Routh-Hurwitz準(zhǔn)則分析在弱核及強(qiáng)核情形下平衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性及Hopf分岔的存在性，分析結(jié)果可作為混沌控制實(shí)現(xiàn)的理論依據(jù)?；诖耍瑢⑦M(jìn)一步研究帶分布時(shí)滯反饋項(xiàng)控制系統(tǒng)的Hopf分岔動(dòng)力
- 省級(jí)CORS與千尋位置CORS BDS網(wǎng)絡(luò)RTK精度對(duì)比分析
外符合坐標(biāo)殘差序列圖如圖2所示，省CORS系統(tǒng)在東、北、高方向精度均達(dá)到厘米級(jí)精度，高程方向部分殘差幅度較大，平面精度相對(duì)更穩(wěn)定。NINGB點(diǎn)位千尋位置CORS投影后的外符合坐標(biāo)殘差序列圖如圖3所示，千尋位置總體定位與省CORS相當(dāng)，在第2 078個(gè)歷元高程方向出現(xiàn)跳點(diǎn)，其它歷元坐標(biāo)殘差均小于10 cm。圖2 NINGB點(diǎn)位省CORS坐標(biāo)殘差序列圖圖3 NINGB點(diǎn)位千尋位置坐標(biāo)殘差序列圖JINH點(diǎn)位省CORS投影后的外符合坐標(biāo)殘差序列圖如圖4所示，省CO
礦山測(cè)量 2021年1期2021-03-07
- 基于光流網(wǎng)絡(luò)模型的巖心CT序列圖像裂縫分割
引 言巖心CT序列圖是對(duì)真實(shí)巖心進(jìn)行CT掃描得到的，使用巖心CT序列圖并通過一系列算法可以重構(gòu)出數(shù)字巖心，進(jìn)而研究巖心的孔隙微觀結(jié)構(gòu)[1]。巖心CT序列圖的分割是數(shù)字巖心重構(gòu)的關(guān)鍵步驟，主要目的是提取孔隙、顆粒和裂縫等感興趣的區(qū)域，分割的優(yōu)劣直接決定了數(shù)字巖心的重構(gòu)質(zhì)量。巖心中的微裂縫對(duì)于研究巖心連通性和滲流特性具有重要意義，但由于目前CT成像的對(duì)比度往往不夠理想，且易受到噪聲影響，導(dǎo)致分割難度增大，一些細(xì)的裂縫提取困難，且容易斷裂。常用的圖像分割方法主要
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2021年1期2021-01-15
- 基于改進(jìn)模糊C均值聚類和區(qū)域合并的礦物顆粒分割方法
角度的正交偏光序列圖像，通過序列圖像，具有消光性[3]的礦物顆粒有較好的區(qū)分度，在此基礎(chǔ)上討論了多種顆粒分割算法。文獻(xiàn)[4]提出一種基于統(tǒng)計(jì)區(qū)域合并(statistical region merging，SRM)的巖礦石顆粒分割方法，相較于傳統(tǒng)的單幅單偏光圖像分割算法，該方法根據(jù)巖礦石顆粒在一組正交偏光序列圖像下的特征進(jìn)行分割提取操作，提高了分割效果，改善了顆粒的欠分割現(xiàn)象，然而，該方法采用傳統(tǒng)的多閾值分割算法[5]進(jìn)行初始的分割，對(duì)于礦物顆粒之間差異明顯
科學(xué)技術(shù)與工程 2020年34期2021-01-08
- 北斗三號(hào)衛(wèi)星周跳探測(cè)的不同算法研究
下電離層殘差法序列圖圖2 數(shù)據(jù)無周跳情況下相位減偽距法序列圖圖3 數(shù)據(jù)無周跳情況下M-W組合法序列圖在無周跳情況下，電離層殘差法波動(dòng)性大；其序列圖呈現(xiàn)傾斜趨勢(shì)是由于存在電離層殘差。而相位減偽距法在無周跳情況下其序列圖也存在傾斜趨勢(shì)，也是由于存在電離層殘差；其波動(dòng)性是在高度角較大時(shí)波動(dòng)大。M-W組合法中序列圖趨于穩(wěn)定，這是由于大氣延遲誤差被消除，接收機(jī)端鐘差與衛(wèi)星端鐘差的影響也被消除。電離層殘差法中用的是L1、L2，而相位減偽距法中多了P1或P2，由圖1～圖
礦山測(cè)量 2020年5期2020-11-02
- 改進(jìn)的ARIMA模型預(yù)測(cè)精度分析
預(yù)測(cè)值與實(shí)際值序列圖如圖1所示，JB統(tǒng)計(jì)量顯示三個(gè)模型都接近正態(tài)分布，其中b模型最為接近，c模型其次，a模型最弱，偏度統(tǒng)計(jì)量均為正值，都是向右的長(zhǎng)拖尾，峰度統(tǒng)計(jì)量全部小于3，但非常接近于3，三個(gè)模型曲線都比較平坦，其中b模型最為平坦，c模型其次，a模型最弱，擬合情況都不錯(cuò).一元回歸分析圖所示，擬合最好的是b模型，其次為c模型，最弱的是a模型，同時(shí)查看三個(gè)模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值序列圖，SR為實(shí)際值，QIAN為改進(jìn)前時(shí)間序列ARIMA模型預(yù)測(cè)值，HOU為改進(jìn)后時(shí)間
- 一類具有潛伏感染細(xì)胞的時(shí)滯病毒感染模型*
衡點(diǎn)E0的時(shí)間序列圖Fig. 1 When R0 ≤1，time series diagram of infection-free equilibrium E0圖2 當(dāng)R0 > 1時(shí)，τ1 = 3，τ2 = 5，τ3 = 2時(shí)，平衡點(diǎn)E*的時(shí)間序列圖Fig. 2 When R0 > 1，τ1 = 3，τ2 = 5，τ3 = 2，time series diagram of equilibrium E*圖3 當(dāng)R0 > 1時(shí)，τ1 = 30，τ2 = 50，
- 基于案例推理和事件序列圖的電子設(shè)備故障診斷技術(shù)
況下，借助事件序列圖進(jìn)行故障檢測(cè)隔離分析，有效解決了一種故障診斷方法的有限性，極大的提高了地勤人員對(duì)航空電子設(shè)備的排故準(zhǔn)確率和排故效率。2 基于案例推理的故障診斷2.1 案例推理原理案例推理起初是國(guó)外技術(shù)人員提出的一種推理手段，它主要是通過充分梳理歷史的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來分析當(dāng)前的新難題，它在一些具有歷史繼承性、可借鑒的場(chǎng)合有充分的應(yīng)用前景。案例推理的主要任務(wù)在于達(dá)到設(shè)備故障檢測(cè)診斷的信息化、故障檢測(cè)的自動(dòng)化。借助案例推理技術(shù)，可以有效提高排故的效率，減少排故時(shí)繁
電子技術(shù)與軟件工程 2020年4期2020-06-10
- 有級(jí)轉(zhuǎn)向履帶車輛的駕駛員操控行為模型
式，其中：局部序列圖假定操控基元之間的切換是隨意進(jìn)行的，該序列圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)與操控基元的種類數(shù)完全一致，如圖2所示；全局序列圖則對(duì)操控基元之間的切換順序做了更為細(xì)致的建模描述，在全局序列圖中類別相同的操控基元會(huì)出現(xiàn)多次，如圖3所示。圖2 局部序列圖Fig.2 Local sequence graph圖3 全局序列圖Fig.3 Global sequence graph相比于局部序列圖，全局序列圖能對(duì)轉(zhuǎn)向操控基元之間的切換關(guān)系進(jìn)行更為細(xì)致的描述，使得駕駛員的操控
兵工學(xué)報(bào) 2020年12期2020-02-06
- 基于時(shí)間序列分解法的摩拜單車未來發(fā)展預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)
量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列圖建模可以看出，該數(shù)據(jù)具有季節(jié)性趨勢(shì)，因此首先需要將季節(jié)因子從時(shí)間序列中分離出去,即用序列的每一個(gè)觀測(cè)值除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，然后再對(duì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用SPSS軟件對(duì)2013-2018年度銷售量數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解，得到投放量分解圖。通過對(duì)分解圖進(jìn)行分析可以看出，2013到2018年度的投放量是以季節(jié)為周期，呈現(xiàn)出一定規(guī)律的波動(dòng)。在季節(jié)性波動(dòng)中，從每年的第一季度開始，投放量逐漸遞增，到第二季度和第三季度之間的時(shí)候達(dá)到峰值，并逐漸開始遞減，在第
新營(yíng)銷 2019年13期2019-12-17
- 一類具有常數(shù)輸入和馬氏轉(zhuǎn)換的SIQRS模型
038時(shí)的時(shí)間序列圖圖 2S(t)、I(t)、Q(t)和R(t)在β2=0.012時(shí)的時(shí)間序列圖Fig.2ThetimeseriesdiagramofS(t),I(t),Q(t),R(t)atβ2=0.012若取Π=(π1,π2)=(0.5,0.5),對(duì)應(yīng)的R0=1.396 1>1,S(t),I(t),Q(t),R(t)在狀態(tài)1和狀態(tài)2之間隨時(shí)間t的變化如圖3所示,疾病隨機(jī)持久.若取Π=(π1,π2)=(0.2,0.8),則對(duì)應(yīng)的R0=0.960 5圖 3
- 電離層殘差法在北斗定位中進(jìn)行粗差探測(cè)的應(yīng)用
，得到空間誤差序列圖，如圖1所示。圖1 STA2空間誤差序列圖由圖1可以看出，通過載波雙差基線解算得到的STA2坐標(biāo)三維誤差在1cm左右，且誤差序列圖平穩(wěn)無跳躍，證明該段數(shù)據(jù)不存在粗差，可以認(rèn)為該段觀測(cè)數(shù)據(jù)為“干凈”數(shù)據(jù)，用該時(shí)段數(shù)據(jù)進(jìn)行定位解算，能夠得到較高的定位精度。對(duì)上述時(shí)段的STA2接收機(jī)的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)用電離層殘差法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到對(duì)應(yīng)的電離層殘差法時(shí)間序列結(jié)果。以北斗B2頻點(diǎn)為例，結(jié)果如圖2所示。圖2 加入粗差前電離層殘差法時(shí)間序列圖在STA2
數(shù)字通信世界 2019年6期2019-07-20
- 一類廣義Linard方程周期正解的存在性
子,相圖和時(shí)間序列圖來闡明我們的定理.例4.1考慮下面的二階廣義Linard方程對(duì)比方程(4.1)和方程(1.4)可知,f(t,x(t))=e?|x|sin(20t)+3,并且滿足即滿足條件(H1),其中取D=2,可以得到即滿足條件(H2).接下來我們驗(yàn)證條件圖4.1 -周期解對(duì)應(yīng)的相圖及時(shí)間序列圖: (a)初始值為(1,0.103331)的-周期解的相圖; (b)-周期解的時(shí)間序列圖成立.因此,通過定理2.1可得方程(4.1)至少有一個(gè)-周期正解.例4.
應(yīng)用數(shù)學(xué) 2019年3期2019-06-27
- 季節(jié)性ARIMA模型在江門市手足口病疫情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用*
手足口病發(fā)病率序列圖、自相關(guān)系數(shù)(ACF)圖和偏相關(guān)系數(shù)(PACF)圖判斷序列平穩(wěn)性。若序列為非平穩(wěn)序列,對(duì)原序列進(jìn)行非季節(jié)差分或季節(jié)差分,消除序列長(zhǎng)期趨勢(shì)和周期性變化的影響,使序列平穩(wěn)[3]。(2)模型識(shí)別 根據(jù)差分后序列自相關(guān)函數(shù)(ACF)圖和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)圖,為模型進(jìn)行初步識(shí)別和定階。(3)模型參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn) 利用非線性最小二乘法估計(jì)模型參數(shù),在參數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義基礎(chǔ)條件上,用擬合優(yōu)度比較模型優(yōu)劣。模型的擬合優(yōu)度采用標(biāo)準(zhǔn)化的貝葉斯準(zhǔn)則比較,標(biāo)
中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 2019年1期2019-03-18
- 基于SysML的平臺(tái)無關(guān)模型轉(zhuǎn)換研究
例圖、用例圖到序列圖的轉(zhuǎn)換。1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀文獻(xiàn)[2]提出一種模型映射的九元組，并給出序列圖到狀態(tài)圖轉(zhuǎn)換的形式化定義，但該方法沒有實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)生成，需要分段分析并進(jìn)行整合。文獻(xiàn)[3]采用規(guī)范化的描述語(yǔ)言，設(shè)計(jì)了一種用例圖到序列圖的半自動(dòng)轉(zhuǎn)換方法，但這種方法不但在描述語(yǔ)言中抽取信息時(shí)存在混淆錯(cuò)誤的情況，還需額外設(shè)計(jì)模型圖中元素的格局布置，準(zhǔn)確度和自由度較低。文獻(xiàn)[4]給出一種遞歸對(duì)象模型(ROM)到SysML模型的轉(zhuǎn)換方法，通過分析系統(tǒng)需求設(shè)計(jì)其ROM模
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2018年12期2018-12-13
- 有界噪聲激勵(lì)下單勢(shì)阱碰撞振動(dòng)系統(tǒng)的混沌運(yùn)動(dòng)
punov指數(shù)序列圖,如圖3所示. 從圖3(a)和(b)可以看出,系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)為規(guī)則運(yùn)動(dòng),不是混沌運(yùn)動(dòng). 圖3(c)為4條樣本的最大Lyapunov指數(shù)序列圖,其最大Lyapunov指數(shù)平均值為λ≈-0.08(a) 相圖 (b) Poincare截面圖 (c) 最大Lyapunov指數(shù)序列圖 3 μ=1.6時(shí)系統(tǒng)(2)仿真結(jié)果Fig.3 Numerical simulation results of system (2) with μ=1.6在臨界值之上取μ
西安工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年4期2018-09-17
- 基于巖石薄片偏光序列圖的顆粒分割算法
用巖石薄片偏光序列圖，尋找在連續(xù)變化偏光角度的正交偏光下礦物顆粒亮度變化趨勢(shì)的共同特征，實(shí)現(xiàn)了一種新的巖石薄片顆粒分割算法。1 基于巖石薄片偏光序列圖的顆粒分割算法本文提出的顆粒分割算法利用了礦物顆粒在正交偏光下具有的消光特性，針對(duì)不同正交偏光角度下拍攝的序列圖像，利用正交偏光圖像中較明顯的顆粒邊界輪廓信息進(jìn)行邊緣檢測(cè)，結(jié)合亮度閾值進(jìn)行顆粒目標(biāo)的分割，再根據(jù)顆粒在單偏光圖像中的顏色特征以及在正交偏光序列圖中的亮度變化趨勢(shì)對(duì)過分割顆粒進(jìn)行修復(fù)。1.1 巖石薄
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2018年5期2018-05-22
- 基于UML模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成綜述
ML轉(zhuǎn)換序列是序列圖中的消息序列，狀態(tài)機(jī)圖中的轉(zhuǎn)換序列，或活動(dòng)圖中的活動(dòng)序列。因此，這些UML轉(zhuǎn)換序列是測(cè)試軟件的許多測(cè)試用例生成技術(shù)的基礎(chǔ)，UML在大型系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)中已經(jīng)扎根。此外，它在軟件行業(yè)和學(xué)術(shù)界都是一個(gè)事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。UML分析和設(shè)計(jì)在許多軟件項(xiàng)目中執(zhí)行。它是一種標(biāo)準(zhǔn)的建模語(yǔ)言，用于視覺描述結(jié)構(gòu)和理解系統(tǒng)的行為。因此，研究基于UML模型生成測(cè)試用例的意義是很重要的，在開發(fā)的早期進(jìn)行測(cè)試介入，可以極大程度地降低軟件測(cè)試的成本。1 研究現(xiàn)狀Phil
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年7期2018-04-24
- 基于模型的懸掛物管理系統(tǒng)工程研究與應(yīng)用
為通過活動(dòng)圖、序列圖、內(nèi)部塊圖、狀態(tài)圖4個(gè)SysML視圖來展示。其中，活動(dòng)圖從本質(zhì)上來講是一種流程圖，主要表現(xiàn)一個(gè)工作執(zhí)行的活動(dòng)順序，闡明了用戶實(shí)現(xiàn)的工作流程；序列圖又稱為時(shí)序圖，它通過描述對(duì)象之間發(fā)送消息的時(shí)間順序來顯示多個(gè)對(duì)象之間的動(dòng)態(tài)協(xié)作，表示用例的行為順序；內(nèi)部塊圖以圖形方式展示系統(tǒng)與外部Actor的所有交互，生成結(jié)構(gòu)視圖的端口與接口；狀態(tài)圖也稱為狀態(tài)機(jī)，主要用于分析系統(tǒng)在其生命周期內(nèi)的完整動(dòng)態(tài)行為，包括定義系統(tǒng)的狀態(tài)和依賴于狀態(tài)的行為、分析系統(tǒng)狀
電光與控制 2018年4期2018-04-19
- 應(yīng)用ETDFA生成CBTC聯(lián)鎖軟件形式化模型的方法
ine)實(shí)現(xiàn)對(duì)序列圖語(yǔ)義的建模，但對(duì)于復(fù)雜的UML2.0的序列圖，該方法生成的模型由于缺乏精確的定義給驗(yàn)證造成了困難；文獻(xiàn)[9]以XYZ/E的線性時(shí)序邏輯為基礎(chǔ)完成序列圖的形式化描述；文獻(xiàn)[10]利用進(jìn)程代數(shù)表達(dá)式映射序列圖中的交互消息及執(zhí)行順序，但缺少直觀性；文獻(xiàn)[11]使用Promela語(yǔ)言描述序列圖，但所生成的代碼不利于從模型中生成測(cè)試用例；文獻(xiàn)[12-13]使用Petri網(wǎng)對(duì)序列圖進(jìn)行形式化描述，但其表達(dá)的屬性的可判定性依賴其屬性[14]；文獻(xiàn)[1
計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2017年12期2018-01-05
- 基于Laplace-Adomian-Pade方法的超混沌系統(tǒng)分析
子相圖.最后對(duì)序列圖和相圖進(jìn)行了分析，當(dāng)初始值[x（t0）,y（t0）,z（t0）,w（t0）]=[1,1,1,1]，參數(shù)[a,b,c]=[-10,-4,-5]時(shí)，系統(tǒng)為混沌系統(tǒng).研究結(jié)果表明，該法是分析超混沌系統(tǒng)的一種行之有效方法.Laplace-Adomian-Pade方法；動(dòng)力系統(tǒng)；混沌自1975年李天巖和York首次提出混沌的數(shù)學(xué)定義以來，混沌理論及其應(yīng)用已成為非線性科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)熱門課題．一些學(xué)者在Lorenz系統(tǒng)的基礎(chǔ)上構(gòu)造了許多諸如Chen
- 雙系統(tǒng)平臺(tái)下GAMIT/LOBK10.60安裝與使用
BJFS站時(shí)間序列圖圖3 CHAN站 時(shí)間序列圖 圖4 DAEJ站時(shí)間序列圖圖5 LHAZ站 時(shí)間序列圖 圖6 TNML站時(shí)間序列圖圖7 ULAB站 時(shí)間序列圖 圖8 ULUM站 時(shí)間序列圖5 結(jié)束語(yǔ)本文介紹了Win7下進(jìn)行Ubuntu Kylin16.04安裝與配置,并在Ubuntu Kylin系統(tǒng)下成功安裝和配置GAMIT/GLOBK10.60. 最后利用安裝好的GAMIT/GLOBK軟件對(duì)中國(guó)范圍內(nèi)及周邊比較穩(wěn)定的7個(gè)IGS站觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行基線解算和網(wǎng)
全球定位系統(tǒng) 2017年2期2017-06-05
- 我國(guó)上證綜指波動(dòng)率實(shí)證研究
合指數(shù)原始時(shí)間序列圖，圖2是其自然對(duì)數(shù)序列圖，圖3是其對(duì)數(shù)收益率序列圖。圖1原始時(shí)間序列圖圖2自然對(duì)數(shù)序列圖圖3對(duì)數(shù)收益率序列圖2.2描述性統(tǒng)計(jì)量為了深入研究收益率序列的性質(zhì)，我們對(duì)其統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行簡(jiǎn)單概括。結(jié)果如表1所示。從表1可知，上證綜合指數(shù)收益率序列偏度為01770，呈右偏狀態(tài)；峰度為7.42，具有正的超額峰度。J-B統(tǒng)計(jì)量拒絕收益率序列服從正態(tài)分布的假設(shè)，這些結(jié)果表明，收益率分布具有“尖峰厚尾”的特征。c.不帶漂移和趨勢(shì)項(xiàng)的單位根檢驗(yàn)，置信水平1%
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2016年14期2016-12-27
- 時(shí)間和事件序列圖分析技術(shù)在石化事故分析中的應(yīng)用
1)時(shí)間和事件序列圖分析技術(shù)在石化事故分析中的應(yīng)用張廣文，王延平，張 婷(中國(guó)石化安全工程研究院，山東青島266071)利用時(shí)間和事件序列圖分析技術(shù)，對(duì)某一具體事故進(jìn)行了系統(tǒng)分析，展示了事故的具體發(fā)展過程，找到導(dǎo)致事故的關(guān)鍵事件，通過對(duì)關(guān)鍵事件進(jìn)行深入分析，得出事故的直接原因、間接原因和系統(tǒng)存在的問題。時(shí)間和事件序列圖 事故調(diào)查 事故研究目前，事故研究使用的事故分析技術(shù)有屏障分析方法、變更分析方法、事件及成因圖、TRIPOD理論、系統(tǒng)化原因分析技術(shù)、故障樹
安全、健康和環(huán)境 2016年6期2016-12-19
- 數(shù)碼迷彩立體動(dòng)態(tài)成像算法研究
為多幅迷彩深度序列圖。利用梳狀函數(shù)對(duì)迷彩深度序列圖進(jìn)行采樣合成,最終生成一幅光柵圖像,用來裱貼于光柵板后即可實(shí)現(xiàn)立體動(dòng)態(tài)數(shù)碼迷彩。對(duì)該算法有效性進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)并加以分析。兵器科學(xué)與技術(shù);偽裝;數(shù)碼迷彩;立體動(dòng)態(tài)成像;柱透鏡光柵;視差DOI:10.3969/j.issn.1000-1093.2016.01.0160 引言迷彩偽裝是偽裝中廣泛采用的一種偽裝措施[1]。其技術(shù)實(shí)質(zhì)是通過技術(shù)手段提取背景的圖像特征,融入迷彩圖案實(shí)施于待偽裝的軍事目標(biāo),以達(dá)到降低目標(biāo)
兵工學(xué)報(bào) 2016年1期2016-11-09
- 元模型層次的UML動(dòng)態(tài)子圖到Coq形式規(guī)范的轉(zhuǎn)換
態(tài)子圖主要包括序列圖和狀態(tài)圖等，它們?cè)诿枋鱿到y(tǒng)的行為方面應(yīng)用廣泛，但是半形式化的語(yǔ)義使它們不能直接進(jìn)行形式化驗(yàn)證。Coq是目前主流的交互式定理證明器，用形式化的Coq規(guī)范來描述UML動(dòng)態(tài)子圖模型，可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)模型的屬性進(jìn)行驗(yàn)證等工作?；诂F(xiàn)有工作，提出將UML動(dòng)態(tài)子圖模型轉(zhuǎn)換為Coq形式規(guī)范的框架，在元模型層次給出狀態(tài)圖和序列圖的轉(zhuǎn)換規(guī)則，介紹算法和原型工具實(shí)現(xiàn)。這種元模型層次的轉(zhuǎn)換方法，保證了轉(zhuǎn)換前后的語(yǔ)法正確性，為進(jìn)一步分析驗(yàn)證提供了基礎(chǔ)。UM
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2016年8期2016-09-08
- 基于屬性值序列圖模型的deep Web新數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略
東?基于屬性值序列圖模型的deep Web新數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略鮮學(xué)豐1,2,3，崔志明1,2，趙朋朋2，方立剛1,3，楊元峰1,3，顧才東1,3（1. 江蘇省現(xiàn)代企業(yè)信息化應(yīng)用支撐軟件工程技術(shù)研發(fā)中心，江蘇蘇州215104； 2. 蘇州大學(xué)智能信息處理及應(yīng)用研究所，江蘇蘇州215006；3. 蘇州市職業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，江蘇蘇州 215104）針對(duì)數(shù)據(jù)源新產(chǎn)生數(shù)據(jù)記錄的增量爬取問題，提出了一種deep Web新數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略，該策略采用一種新的屬性值序列圖模型表
通信學(xué)報(bào) 2016年3期2016-07-18
- 基于缺失值的海南旅游總收入的季節(jié)A RIM A模型及預(yù)測(cè)
彌補(bǔ)缺失值前的序列圖Fig.1 Graph of time series without imputation for missing values圖2 彌補(bǔ)缺失值后的序列圖Fig.2 Graph of time series with imputation for missing values圖3 彌補(bǔ)前的序列圖Fig.3 Graph of time series without imputation for missing values圖4 彌補(bǔ)后的序
- 基于軟件工程的UML建模探討
種事物。(3)序列圖。此圖主要是把具體用例詳細(xì)流程給顯示出來。序列圖屬于自描述的,并且會(huì)把流程當(dāng)中各種對(duì)象間的調(diào)用關(guān)系顯示出來,與此同時(shí),還能夠把不同對(duì)象之間的不同調(diào)用詳細(xì)顯示出來。序列圖有著較為簡(jiǎn)單的繪制方式。橫跨圖頂部,每個(gè)框把每個(gè)類對(duì)象表示出來。類實(shí)例的名稱以及類名稱間在框中的分隔通過空格/冒號(hào)/空格進(jìn)行,比如,my Report Generator：Report Gen Era tor。若一個(gè)類實(shí)例發(fā)送一條消息到另一類實(shí)例中,則會(huì)把有著指向接受類實(shí)
中國(guó)科技縱橫 2014年8期2014-07-09
- 民用飛機(jī)生產(chǎn)過程環(huán)境保護(hù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
UML 模型序列圖設(shè)計(jì)本文采用統(tǒng)一化建模語(yǔ)言UML 描述了各類業(yè)務(wù)操作的活動(dòng)序列圖[6]。為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)傳遞需求，序列圖可以顯示不同的業(yè)務(wù)對(duì)象。系統(tǒng)功能模塊中共同設(shè)計(jì)到的模型序列圖包括： 系統(tǒng)登錄序列圖、企業(yè)環(huán)境管理系統(tǒng)查詢序列圖、企業(yè)環(huán)境管理系統(tǒng)添加序列圖和企業(yè)環(huán)境管理系統(tǒng)刪除序列圖等。企業(yè)環(huán)境管理信息刪除功能模塊，其主要的流程為環(huán)境管理信息的刪除，以及環(huán)境信息出庫(kù)的功能操作，組成了環(huán)境信息刪除的基本操作。以環(huán)境管理信息刪除過程的序列圖為例，其
機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新 2014年5期2014-01-21
- 安全協(xié)議可視化建模和驗(yàn)證方法的分析與設(shè)計(jì)①
2)安全協(xié)議的序列圖序列圖的建立方法是把發(fā)起者排放在圖的最左邊，而其它響應(yīng)者按交互的先后順序排放在發(fā)起者的右邊，主體對(duì)象按照安全協(xié)議中消息的先后次序進(jìn)行交互.當(dāng)執(zhí)行一個(gè)用例行為時(shí)，序列圖中每條消息對(duì)應(yīng)一個(gè)類操作或狀態(tài)機(jī)中引起轉(zhuǎn)換的觸發(fā)事件.如圖2圖2 Needham－Schroeder協(xié)議序列圖(3)安全協(xié)議的狀態(tài)圖狀態(tài)圖體現(xiàn)了一個(gè)狀態(tài)機(jī)，它由狀態(tài)、事件、轉(zhuǎn)換和活動(dòng)組成.因?yàn)闋顟B(tài)圖能夠完整地描述一個(gè)主體的動(dòng)態(tài)行為，所以對(duì)UML模型進(jìn)行檢測(cè)的主要對(duì)象是狀態(tài)圖
- 聚乙烯裝置脫氣倉(cāng)壓力的優(yōu)化
機(jī)入口壓力時(shí)間序列圖Fig.1 Compressor inlet pressure time series graph before optimize如圖1所示，由于過調(diào)嚴(yán)重最低點(diǎn)低于設(shè)定值6 kPa約2 kPa，容易達(dá)到連鎖停車值。需要通過控制回路整定，減小壓縮機(jī)入口壓力波動(dòng)，尤其是要消除過調(diào)。2.1.2 控制回路整定和設(shè)定值調(diào)整控制回路整定后，過調(diào)消除了。在此基礎(chǔ)上又調(diào)整了設(shè)定值，如圖2。圖2 壓縮機(jī)入口壓力時(shí)間序列圖優(yōu)化前后對(duì)比Fig.2 Compr
當(dāng)代化工 2013年6期2013-05-15
- 一類二維差分方程中的混沌現(xiàn)象
指數(shù)圖、時(shí)間序列圖和相圖分析該方程由周期運(yùn)動(dòng)到混沌運(yùn)動(dòng)的變化過程，研究該方程的混沌現(xiàn)象。1 二維差分方程——宿主-寄生物模型生態(tài)系統(tǒng)中對(duì)于單種群模型已有不少研究，而對(duì)種間相互作用的種群模型的研究主要集中在含有兩個(gè)變量的時(shí)間連續(xù)的相互作用的Lotka-Volterra種群模型，但Nicholson與Bailey認(rèn)為L(zhǎng)otka-Volterra種群模型沒有考慮種內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，不適用于離散世代物種，于是建立了以宿主-寄生蜂系統(tǒng)為對(duì)象的Nicholson- Bai
- 兩種群動(dòng)力學(xué)模型的Matlab仿真
要有三種:時(shí)間序列圖、斜率場(chǎng)圖、相平面軌跡圖［5－7］，時(shí)間序列圖能夠直觀反映種群隨著時(shí)間演化的趨勢(shì)，例如持續(xù)生存性、絕滅性和周期性.斜率場(chǎng)圖和相平面軌跡圖都屬于相平面圖形，尤其適合反映種群的相關(guān)變化趨勢(shì).斜率場(chǎng)圖的最大優(yōu)勢(shì)在于從整體反映斜率場(chǎng)的分布，且不必求解微分方程.相平面軌跡圖的最大優(yōu)勢(shì)在于對(duì)應(yīng)不同初值條件反映軌線的走向，有助于分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性.綜合運(yùn)用以上三種數(shù)值仿真手段，可以進(jìn)一步揭示兩種群動(dòng)力學(xué)模型更為復(fù)雜的漸近行為.1 兩種群動(dòng)力學(xué)模型的Ma
- GNSS周跳探測(cè)與修復(fù)方法研究＊
跳檢測(cè)量的歷元序列圖。圖1 周跳檢測(cè)量歷元序列圖圖2、圖3分別是L1碼、L2碼發(fā)生周跳的歷元序列圖。由圖2、3可以很清楚的看到，L1和L2發(fā)生周跳的位置和大小，探測(cè)的結(jié)果和一開始加入的周跳值完全吻合。所以，利用相位減去偽距的方法不僅能探測(cè)出幾十周的大周跳，而且能探測(cè)出1周的小周跳，探測(cè)的效果很好，并且方法簡(jiǎn)單，編程容易理解，具有很高的實(shí)用性。圖2 L1碼有周跳圖表1 L1修復(fù)后的載波相位值與未加入周跳的載波相位值的比較圖3 L2碼有周跳圖表2 L2修復(fù)后的
全球定位系統(tǒng) 2012年6期2012-08-29
- 幾何矩在行為分析中的應(yīng)用*
體模型，用模型序列圖來表示行為動(dòng)作序列圖以探索各種行為在二維圖像上所反映的特有規(guī)律性和區(qū)別。論文僅考慮單個(gè)人的情況，以正常行走，橫跳和跑為例，且僅考慮二維圖像上的行為分析，對(duì)于主要由伸縮信息所構(gòu)成的在二維圖像上幾乎沒有變化的行為暫不考慮。實(shí)驗(yàn)流程圖如圖1所示。圖1 實(shí)驗(yàn)流程圖所列舉的行為對(duì)比分析中，平均速度完全可以替代實(shí)時(shí)速度來說明在速度上的區(qū)別，且不用每幀都計(jì)算還能提高計(jì)算速度，因此初級(jí)階段的行為分析中采取計(jì)算平均速度。設(shè)定從左到右運(yùn)動(dòng)為速度(像素/秒)
微處理機(jī) 2012年1期2012-07-25
- 一類分?jǐn)?shù)階混沌金融系統(tǒng)的復(fù)雜性演化研究*
圖、相圖和時(shí)間序列圖對(duì)該系統(tǒng)的復(fù)雜性演化行為進(jìn)行仿真研究.經(jīng)濟(jì)物理學(xué)，分?jǐn)?shù)階微分方程，金融模型，混沌PACS:89.65.Gh，05.45.－ a，02.30.Oz1.引 言El Farol Bar問題［1］與少數(shù)者博弈模型［2］的提出以及一些物理學(xué)的重要理論與方法在經(jīng)濟(jì)金融研究中的應(yīng)用［3—7］具有劃時(shí)代的學(xué)術(shù)意義，已經(jīng)形成了一股強(qiáng)大的聚合力，對(duì)經(jīng)濟(jì)物理學(xué)學(xué)科的建立與推動(dòng)產(chǎn)生了積極、有益的作用，其深遠(yuǎn)影響將隨著時(shí)日變化、社會(huì)進(jìn)步而愈見顯著.分?jǐn)?shù)階微積分算
物理學(xué)報(bào) 2011年4期2011-10-25
- 基于UML的炮兵網(wǎng)上對(duì)抗導(dǎo)演系統(tǒng)建模
圖，可首先建立序列圖(Sequence Diagram)，序列圖描述的是用例的實(shí)現(xiàn)流程，表示對(duì)象之間傳送消息的序列。通過時(shí)序圖可以考察用例的功能是否能實(shí)現(xiàn)，以及如何實(shí)現(xiàn)。一個(gè)單獨(dú)的序列圖只能描述一個(gè)控制流，一般來說，一個(gè)完整的控制流肯定是復(fù)雜的，我們可以構(gòu)建多個(gè)序列圖。下面，以訓(xùn)練質(zhì)量評(píng)估用例為例建立序列圖，如圖3所示。圖3 訓(xùn)練評(píng)估用例序列圖協(xié)作圖(Collaboration Diagram)和序列圖都是用來對(duì)系統(tǒng)的行為進(jìn)行建模的，但是協(xié)作圖著重于對(duì)系統(tǒng)
指揮控制與仿真 2011年2期2011-04-24
- 分?jǐn)?shù)階雙卷混沌系統(tǒng)的復(fù)雜性演化仿真研究
所示，x的時(shí)間序列圖如圖5所示，結(jié)合分岔圖2～4，可以發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)變化比較劇烈，正處于混沌狀態(tài).若我們?nèi)=1.17，系統(tǒng)(2)的相圖如圖7所示，x的時(shí)間序列圖如圖8所示，結(jié)合分岔圖2～4，可以發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)在a=1.17時(shí)處于擬周期性運(yùn)動(dòng)變化狀態(tài).若我們?nèi)=1.7，系統(tǒng)(2)的相圖如圖9所示，x的時(shí)程圖如圖10所示，結(jié)合分岔圖2～4，可以說明當(dāng)a=1.7時(shí)該系統(tǒng)趨向于漸近穩(wěn)定均衡狀態(tài).圖5a=0.9時(shí)系統(tǒng)(2)的相圖 圖6a=0.9時(shí)系統(tǒng)(2)中x的時(shí)間序6
陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2011年2期2011-02-20
- 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)技術(shù)和圖示技術(shù)在分析評(píng)定白酒總酯檢測(cè)能力的應(yīng)用
析，并結(jié)合Z值序列圖和Youden圖[2]圖示的方法，分析指出實(shí)驗(yàn)室存在的誤差種類及產(chǎn)生根源，以提高實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量控制和檢驗(yàn)水平。1 實(shí)驗(yàn)器具與材料堿式滴定管。市售白酒；NaOH標(biāo)準(zhǔn)溶液；H2SO4標(biāo)準(zhǔn)溶液；酚酞指示劑（1g·L-1）。2 穩(wěn)定性試驗(yàn)、均勻性實(shí)驗(yàn)取市售同種香型但經(jīng)預(yù)先測(cè)試總酯含量不一致的白酒足量，依據(jù)《CNAS-GL03能力驗(yàn)證樣品均勻性和穩(wěn)定性評(píng)價(jià)指南》[3]進(jìn)行樣品的制備、編號(hào)（編成A、B樣）、封裝、均勻性和穩(wěn)定性試驗(yàn)，以GB/T10345
化學(xué)工程師 2010年1期2010-02-08
- 用于反應(yīng)堆動(dòng)態(tài)概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的事件序列圖研究
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的事件序列圖研究文 華1劉紅宇1謝海燕21中國(guó)人民解放軍91630部隊(duì)，廣東廣州5107152海軍工程大學(xué)船舶與動(dòng)力學(xué)院，湖北武漢430033動(dòng)態(tài)概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究方法理論性強(qiáng)、技術(shù)難度高、掌握運(yùn)用困難，從而限制了其實(shí)際應(yīng)用。在Cassini任務(wù)PRA的基礎(chǔ)上，對(duì)事件序列圖方法進(jìn)行拓展和完善，采用事件序列圖方法進(jìn)行反應(yīng)堆動(dòng)態(tài)概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，研究反應(yīng)堆事故中動(dòng)態(tài)因素對(duì)系統(tǒng)和事故發(fā)展進(jìn)程及其后果的影響。通過對(duì)反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)失流事故的分析，闡述事件序列圖
中國(guó)艦船研究 2009年1期2009-04-08