简介:通过风洞实验研究垂直于来流悬挂的构树叶在0~25m/s风速段的形态重构现象.根据构树叶分裂情况将其分成心形、单侧分裂、双侧分裂3种。迎风面正、反面各半.存实验风速段内,构树叶存存3类形态(飞翼形、锥形、薄三角翼形),主要有3种卷缩方式(U形、刨形和万形).统计数据表明,树叶分裂情况会在发生概率上影响重构的形态和卷缩方式,但不会从根本上决定某一形态或卷缩方式的出现.与正面迎风比较,反面迎风的失稳重构次数减少,气动性能更佳.叶片角在风速小于6m/s时随风速增加锐减,然后变化速度减缓。最后风速大于14m/s后在0°附近几乎不变;随着雷诺数增加,构树叶的阻力系数减小,最后稳定于0.05附近.
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: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.