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1.
随着公众移动通信的快速发展,伪基站的泛滥不仅破坏正常电信秩序,危害公共安全,而且严重损害群众财产权益,侵犯公民个人隐私,已成为社会一大公害。如何从垃圾短信大数据中挖掘出伪基站活动的时空规律,寻找有效的防控方案,从源头上进行打击和治理成为管理部门和研究者共同关注的焦点。本文基于北京市垃圾短信数据,利用非负矩阵分解的方法分析伪基站的时空分布规律;并利用TF-IDF构建垃圾短信分类模型,对垃圾短信进行分类,结合土地利用数据,分析伪基站在发送不同类型垃圾短信时的时空分布规律。结果显示:北京市垃圾短信多分布于路网和中心城区;白天垃圾短信数量远远多于晚上;垃圾短信的分布随时间的推移沿着路网逐渐向内收缩;发送不同类型垃圾短信的伪基站的时空分布具有一定的差异;通过非负矩阵分解得到的结果,与垃圾短信分类后得到的结果有很好的匹配。研究表明,非负矩阵分解具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性等优点,可以有针对性的为有关部门建言打击伪基站的有效方案,对于伪基站违法行为的治理具有一定的意义。 相似文献
2.
在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。 相似文献
3.
【目的】研究大豆酶解蛋白对幼虾生长性能、血清生化指标、非特异性免疫力和抗病力的影响。【方法】凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)基础饲料添加质量分数0(对照)、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%、3.5%和4.0%大豆酶解蛋白,配制8种等氮等脂饲料,饲喂凡纳滨对虾幼虾56 d。【结果】1.5%组的增重率和特定生长率最高,显著高于2.0%—4.0%添加组(P0.05);1.0%和1.5%组全虾粗蛋白质含量高于对照组(P0.05),对照、1.0%和1.5%组蛋白质沉积率高于其他各组(P0.05);饲料中添加1.5%~4.0%大豆酶解蛋白可显著提高肌肉磷含量(P0.05),3.0%组最大;1.0%、1.5%和2.0%组血清胆固醇含量低于对照组(P0.05);饲料中添加1.5%~4.0%大豆酶解蛋白可显著提高血清中溶菌酶活性(P0.05),添加1.0%~3.0%大豆酶解蛋白可显著提高血清中酚氧化物酶活性(P0.05),2.5%和3.0%组血清中超氧化物歧化酶活性与1.0%和1.5%组血清中酸性磷酸酶活性高于对照组(P0.05),添加大豆酶解蛋白可显著提高血清中碱性磷酸酶活性(P0.05),2.5%组最大;哈维弧菌(Vibrio harveyi)攻毒7 d后,1.0%组累积死亡率最低。饲料中添加大豆酶解蛋白未提高凡纳滨对虾的生长性能,添加剂量高于3.5%可导致生长性能下降,添加质量分数1.0%大豆酶解蛋白可明显提高凡纳滨对虾的抗病力。【结论】饲料中添加大豆酶解蛋白不能提高凡纳滨对虾的生长性能,高于3.5%添加组的生长性能下降;添加质量分数1.0%大豆酶解蛋白可明显提高凡纳滨对虾的抗病力。 相似文献
4.
提出一种使用非差非组合精密单点定位(PPP)估计和分析接收机DCB短时时变特征的方法。首先利用非差非组合PPP得到包含接收机DCB的重构电离层参数估值;然后通过IGS电离层GIMs格网模型内插剥离各历元站星斜向电离层距离延迟;最后通过最小二乘约束得到各历元接收机DCB解。由于格网本身精度(2~8 TECU)和插值精度限制,解算出来的接收机DCB并不能真实反映其短期时变特征。为此,提出利用站间单差或者历元间差分的方法还原其真实的变化态势。实验结果表明,所提出的方法能够正确估计接收机DCB,并能真实还原其短期时变特征,具有良好的适用性。 相似文献
5.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
星间单差法是常用的精密单点定位PPP模糊度固定方法,但是要面临基准星转换的问题。为此,提出了一种逐级模糊度固定模型,采用法国CNES发布的整数相位钟差产品,在PPP非差观测模型基础上逐一选取两颗卫星进行模糊度固定;得到多组单差模糊度固定解后,再以此构成约束条件进行滤波得到其他参数。实验选取了8个IGS站共48个观测时段进行模糊度固定实验。结果表明,模糊度成功固定后,位置三维误差平均值由5.60 cm减小到2.72 cm;位置误差标准差由3.64 cm减小到1.50 cm。仿动态条件下,模糊度固定后位置误差由6.02 cm降至4.75 cm。 相似文献
6.
为探究不同产地浒苔型饵料对幼刺参生长、消化和非特异性免疫的影响,本实验将青岛浒苔与宁波浒苔的干粉与海泥分别按一定质量比例混合,开展刺参饲喂实验,并与刺参天然饵料马尾藻进行对比。结果表明,青岛浒苔饵料和马尾藻饵料喂养的刺参的粗蛋白含量分别为14.31%±0.10%和15.43%±1.41%,显著高于宁波浒苔饵料(11.17%±0.63%),粗脂肪和灰分含量无显著差异;青岛浒苔组、宁波浒苔组和马尾藻组的增重率分别为22.65%±5.68%、3.03%±1.17%和20.47%±2.01%,特定生长率分别为(1.44±0.33)、(0.21±0.08)、(1.33±0.12)%/d,青岛浒苔组和马尾藻组刺参的增重率和特定生长率显著高于宁波浒苔组;青岛浒苔组、宁波浒苔组和马尾藻组刺参肠道淀粉酶、胃蛋白酶、胰蛋白酶和纤维素酶活力无显著差异;马尾藻组刺参体腔液碱性磷酸酶活力为(17.57±4.56)金氏单位/100mL,显著高于青岛浒苔组[(5.56±1.32)金氏单位/100mL]和宁波浒苔组[(2.83±0.75)金氏单位/100mL],超氧化物歧化酶和酸性磷酸酶活力无显著差异。由此可见,绿潮暴发时,通过打捞浒苔用以配制刺参饵料,既有助于缓解绿潮的生态灾害,又能够补充刺参饵料来源,具有广阔的生态效益和市场前景,但是其营养成分影响因素较为复杂,配制饵料时应充分考虑不同品种、采集时间和生长地点的差异,并通过一些前处理手段充分发挥浒苔的饵料价值。 相似文献
7.
岛屿海岸线自动化提取及其时空变迁研究——以大连市獐子岛为例 总被引:1,自引:1,他引:0
海岸带是受人类活动和全球海平面上升影响的敏感地带,海岸线的提取和监测是海岸带生态系统研究和社会管理的重要内容。本文在遥感和地理信息系统的支持下,以修正的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)为基础,结合遥感影像处理和直方图均衡化等技术,实现了大连市獐子岛1985—2016年海岸线的自动化提取。结果表明:(1)通过与三位专家目视解译的成果比对,本文提取海岸线的精度能满足后续研究的要求(相对误差分别为0.045%,0.032%和0.023%);(2)近30年来,獐子岛海岸线总体呈现蚀退趋势,岸线长度与岛屿面积分别呈现变短和变小的趋势,獐子岛(主岛)和大耗岛的岸线蚀退速率最大,褡裢岛次之,小耗岛最小;在人类活动较为密集的区域,海岸线呈现出较为强烈的增长趋势,海水养殖和圈海建坝是岸线增长的主要驱动力;(3)獐子岛海岸线具有显著的分形性质,分形维数随时间呈现增大的趋势,獐子岛(主岛)的分形维数最大,褡裢岛的分形维数最小。 相似文献
8.
杭州湾中部实测波浪特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用杭州湾中部一年实测波浪资料,分析该地区的波参数统计变化特性,采用最小二乘法拟合得出相关参数之间的关系式,并统计分析了频谱特性。结果表明:杭州湾中部以小浪和轻浪为主,在各月分布较为均匀,年平均周期为2.97 s;最大一次波浪过程为冷空气影响所致,影响强度大于台风莫拉克;常浪向分布在东北至东南向,其中又以小浪出现较多,对应的波周期以2~4 s为主;强浪向主要分布在西北和东北方向,对应的波周期主要分布在3~5 s;多数特征波参数之间相关关系较好;由谱分析得知风浪占多数,且以单峰为主。研究结果可为相关工程和理论研究提供基础资料。 相似文献
9.
非线性波消波及波场分布研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文基于雷诺平均N-S方程,并结合RNG k-e方程建立了粘性数值波浪水槽,对不同波陡、不同相对水深、不同相对波高的非线性规则波的阻尼消波问题和波场分布进行研究。文中提出了两种描述消波区内部阻尼变化的阻尼函数,分别适用于小波陡情形和高波陡情形。研究结果表明,小波陡组消波区可设为一个波长,阻尼系数取10~4~10~5即可满足消波要求,计算结果与实验结果及造波理论吻合良好;高波陡组消波区可设为两个波长,阻尼系数取10~4~10~5亦可满足消波要求,计算结果与实验结果吻合良好。此外,当波陡较小时,波场内反射情况的小幅改变即可对整个波场造成影响,特别是当水深较浅时这种影响极为明显,需谨慎考虑。当波陡较大时,水波能量较高,整个波场沿水波传播方向可观测到明显的衰减现象,在具体试验中需进行考虑。 相似文献
10.
为了较好地描述软土塑性应变发展规律,提出了一种改进的塑性流动模型。该模型采用了与屈服函数形式相同,但具有一定倾角 的塑性势函数。土体在变形过程中,塑性流动方向会依赖于塑性势面的旋转而变化,直至达到破坏状态。通过对常规三轴试验结果的分析可以发现:在剪切过程中,塑性势面旋转角的初值 与终值 较为稳定,不受围压变化影响。在此试验观察基础上,引入了归一化的旋转角参数 以及描述土体应力状态的参数 ,在采用蛋形势函数的情况下二者具有良好的分段线性关系。利用该关系,建立了改进的塑性流动法则,只需要2个额外的模型参数。对所提出的塑性流动模型进行了验证,计算结果表明该模型能较好地反映塑性应变的变化趋势。 相似文献