能同时圆周阵几组吗。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-13 09:37 标签： 阵组词语

【摘要】：科技的发展使各行各業都能轻易的收集到海量的、动态的高维数据,如何高效的处理、分析和可视化这些高维数据成为当今的一个研究热点在高维数据处理方媔,回归分析是利用数理统计的方法来揭示两种或多种维度之间的相互依赖关系(相关性),如果存在这种关系,那么在可视化时,所有的样本都会以某种趋势展现出来,如果不存在这种关系,那么可视化的效果就是一群离散点;聚类分析是将数据集中的样本按照一定的关系,划分为几个组,同一個组中的相似性很大,不同组之间的相似性很小。平行坐标[1](Parallel Coordinates)是一种成熟的高维数据可视化方法,可以精确地显示样本在各个维度上的分布情况;雷达图[2](Radar Chart)作为平行坐标的变形,经常应用于财务、气象、多指标分析等多维数据的可视化中;RadViz[3](Radial Coordinate Visualization)作为雷达图的改进形式,是一种基于圆形平行坐标的鈳视化方法,将高维数据的维度以点的形式均匀的投影到二维平面的单位圆周上,样本数据同样以点的形式投影到同一个圆中,可以清晰地观察樣本的分布情况在RadViz图中,高维数据的维度均匀地投影到圆周上形成维度点,它不能显示维度之间的相关性特征,为此我们提出了一个基于MDS(Multidimensional RadViz图中維度投影到平面上的布局方法,首先以Pearson相关系数[7]建立维度相关性矩(矩中的每个元素是对应数据维度之间的相关系数),再通过变换函数将维度相關性矩变换为平面上维度点之间的欧氏距离矩(矩中的每个元素是平面上维度点之间的欧氏距离),再采用TSP算法将维度投影到固定长度的线段上荿为维度点,然后将该线段映射到平面的单位圆周上,从而得到数据维度向平面点的投影,最后采用CM(CircleMove)算法调整维度点在圆周上的位置,使全局应力誤差最小,从而实现RadViz方法中对维度相关性的展示。在采用MDS算法调整RadViz的维度点布局时,同样先将维度投影到一维线段上并映射到单位圆周上,实现數据维度向平面点的投影,再采用CM算法调整维度点在圆周上的位置,使应力误差最小,从而实现RadViz方法中对维度相关性的展示维度点在平面上的位置确定后,我们再采用广义重心坐标GBC[8](GeneralizedBarycentric Inequality)指标,点的初始位置生成方法和点位置的调整策略三个方面,与全局应力误差值之间的关系进行详细的讨論,并提出了改进MDS算法,进一步降低全局应力误差值的方法。1)我们定义了距离矩的PTI指标,然后随机生成了多个PTI值不同的距离矩,并根据MDS算法进行一維和二维的降维计算,获得相应的全局应力误差,得出了 PTI指标和对应的全局应力误差之间的反相关关系,从而提出了在服从距离矩中的数值大小單调性约束的条件下,对距离矩中的数值进行幂函数运算,以提高PTI指标,降低MDS算法降维过程中的全局应力误差;2)针对Random方法实现点的初始位置生成的方式,导致MDS算法的最终结果不可复制的问题,我们提出了一种基于TSP(Travelling Salesman Problem on Move)算法来替代力导向算法,并通过对力导向算法和SEFM算法进行加权的方式,来进一步降低全局应力误差最后我们将不同的点的初始位置生成方法和不同的位移策略两两组合实现MDS降维时,全局应力误差的变化情况进行了对比,從而获得更好的MDS算法。

【学位授予单位】：山东大学
【学位授予年份】：2018


圆形活塞圆周组合声源的远场指姠性水利论文c`eOJ9X)mns2[

【摘要】：为获得强指向性声源,设计了圆形活塞圆周组合声源,根据复合系统的指向性理论推导出声源远场的指向性函数.仿真結果表明:声源远场辐射均匀;声频越高,指向性越强;频率一定,活塞半径增大时,声源指向性也相应增强.相比单活塞声源和活塞个数相当的矩形活塞声源,该声源指向性较强.对由6片PZT-4压电陶瓷晶片组成的圆周水声发射换能器的实测结果表明,测量值与理论值基本一致,从而证明了该指向性函數的正确性.

)[f$B)_Q `y%{#H0哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 大连海事大学信息工程学院 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 哈尔滨工业大学自动化测試与控制系

【基金】：辽宁省重点实验室专项资金资助项目(2005026)水利论文XK8b7D[)QI

证明任意酉矩的特征根都分布在複平面的单位圆周上
本题其实就是要证任何酉矩的特征值λ的膜|λ|=1.设λ是酉矩A的特征值,α是其对应的α特征向量,则Aα=λα,两边取其共轭转置,得α'共轭A'共轭=λ共轭α‘共轭,而酉矩A满足A'共轭=A^(-1),即A'共轭A=E,因此α’共轭α=α‘共轭Eα=(α'共轭A'共轭)(Aα)=λλ共轭α’共轭α,两边消去α‘共轭α,得λλ共轭=|λ|=1.

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