各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

一种高阶累积量的模态参数辨识方法改进及其应用

高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。     

刊中报苑

兵团自主知识产权拥有量持续攀升近年来,兵团扎实推进知识产权战略,不断提升知识产权运用、保护和管理能力,仅"十一五"时期,兵团就申请专利1466件,年均递增19.7%;获得授权专利891件,年均递增14.8%。2011年,兵团专利申请量达551件,比上年增长28.14%,其中申请发明专利199件,比上年增长49.62%,申请授权发明专利43     

Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。     

关于国防动员潜力统计资料提供及专项统计调查的规定

《中华人民共和国国防动员法》第十九条规定:"县级以上人民政府统计机构和有关部门应当根据国防动员的需要,准确及时地向本级国防动员委员会的办事机构提供有关统计资料。提供的统计资料不能满足需要时,国防动员委员会办事机构可以依据《中华人民共和国统计法》和国家有关规定组织开展国防动员潜力专项统计调查。"     

基于互冲突量和自冲突量分析的证据聚类方法

从证据自身的描述形式出发,充分利用证据之间的冲突程度,对证据的聚类问题进行系统的分析。在对证据互冲突量和自冲突量进行详细定义的基础上,建立了证据聚类准则,进而提出了基于互冲突量和自冲突量的证据聚类方法。该方法具有良好的处理效果,且计算复杂度小,便于编程实现,是一种简便实用的快速聚类方法。实例验证了方法的有效性和可行性。     

刊中报苑

北京大学对口支援石河子大学十周年庆典活动举行10月12日,教育部高校团队对口支援石河子大学2011年工作例会暨北京大学对口支援石河子大学十周年总结表彰大会在石河子大学举行。北京大学党委书记朱善璐,兵团党委常委、副司令员宋建业,教育部高教司司长张大良等参加了活动。从2001年到2011年,在北京大学等一批兄弟高校的支援下,石河子大学取得了全面发展与进步,师资力量、学科建设水平     

对钢尺精密量距计算方法的商榷

现行测量教材《测量学》中《钢尺精密量距的计算方法》一节,介绍了如何用钢尺精密地测量两点之间的水平距离,但该方法误把量得的斜距当成真实的斜距进行了倾斜改正,计算过程缺乏严密性,导致结果存在错误。正确方法是,对量得的斜距还要进行尺长改正和温度改正,计算出实际倾斜距离,然后才能进行倾斜改正,求出实际水平距离。     

高可靠性软件的极值统计分析

提出了极值统计分析的方法.对于失效数据极值分布函数的拟合检验,采用了相关系数法;对于母体分布的参数估计,则分别采用了最小二乘估计(LSE)和极大似然估计(MLE);最后通过一个实例说明了统计过程,并用模拟的方法证明了最小二乘估计较好.