简介:为了更好地管理和应用数据网格中大量分布异构的数据,在对网格技术发展现状进行深入研究基础上,提出基于数据空间概念的网格数据的管理架构.在此基础上,实现了一个网格数据空间管理原型系统,系统中将现有的一些数据空间技术如数据模型iDM、查询语言iTrails等与网格数据访问中间件OGSA-DAI相结合,使用OGSA-DAI工作流来完成数据空间管理系统的数据访问、抽取、数据索引、服务管理和查询回复等一系列工作.实验表明数据空间管理机制在网格环境下是可行的,数据空间管理系统屏蔽了网格数据的分布性和异构性,且能够适应网格数据动态特性,因此满足了对网格数据的管理要求.所提出的网格数据空间架构为网格数据管理提出了新的方法.
简介:以2004—2015年中国大陆31省市的面板数据为样本,构建高学历就业人才复合区位熵系数,运用动态空间Durbin模型研究高学历就业人才集聚的空间效应.结果表明,在地理距离空间权重矩阵下,我国各省份之间高学历就业人员集聚存在显著的正向空间相关性,并没有产生不利的虹吸效应,反而相互促进.但由于存在相对的马太效应,部分省份集聚水平差距可能会进一步拉大.就东、西、中部和东北四大区域来看,集聚水平整体呈上升态势且存在较为明显的标准差收敛,标准差收敛值东部最大,东北大于西部,西部大于中部.东部集聚水平最高,其内部省份差异也最大;东北地区集聚水平总体呈下降趋势,在2014年被总体呈上升趋势的中部地区超越;西部地区集聚水平最低,与其它三大区域相比存在一定差距.针对目前各城市人才争夺战的现实情况,建议政府可以通过加大对高学历就业人才集聚水平低的地区交通基础设施投入和提高地区开放程度,来提升当地集聚水平;各城市则应加强人才培养制度的建设和引才政策的针对性.
简介:在PD策略的计算力矩法基础上,讨论了系统参数不确定的空间机械臂系统的控制问题.针对空间机械臂载体的位置不受控制,姿态受控制的情况下,对系统动量守恒关系进行了分析,得到了空间机械臂的系统动力学方程.采用PD策略的计算力矩法,考虑协调参数的不确定性,得到了系统的闭环动态误差方程.在此基础上提出了一种基于RBF神经网络的补偿学习控制方法,设计了具有不确定性的自由漂浮空间机械臂关节空间的补偿控制方案.将基于神经网络的补偿学习控制与计算力矩法相结合,利用进化学习来消除系统参数不确定性而造成的轨迹跟踪不准确的问题,实现了对空间机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制.数值仿真的结果验证了该方法的有效性.
简介:应用地统计学的原理和方法研究了黑松、马尾松、湿地松树林松墨天牛和花绒坚甲种群的空间结构和空间相关性,结果表明3种松树林中松墨天牛种群的半变异函数曲线皆为球型,其空间格局为聚集型,2005年黑松、马尾松、湿地松上的松墨天牛种群空间变程依次为116.06、33.85、115.76,2004年黑松、马尾松上的松墨天牛种群空间变程依次为36.48、38.02;2005年黑松、马尾松、湿地松上的花绒坚甲种群空间变程依次为92.36、46.50、63.37,2004年黑松、马尾松上的花绒坚甲种群空间变程依次为空间变程依次为80.00、40.23,花绒坚甲种群的拟合半变异函数曲线也表现为球型,呈聚集空间格局,与松墨天牛种群变程和分布格局基本上一致,后者对前者在空间上有较强的追随关系,表明花绒坚甲与松墨天牛有一定依存关系。
简介:讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题.首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量(动量矩)守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程.基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制.仿真实验证明了该方法的有效性.
简介:基于ARCGIS平台GeostatisticalAnalyst模块对喀斯特地区土壤养分空间变异特征进行研究,以贵州省黔西县韦寨村为研究区,首先对研究区内耕地土壤进行取样,深度为0~20cm,并将研究区划分为两片,采样方式分别为25m*25m和50m*50m.通过实验得出土壤中全氮、有效磷、速效钾、有机质含量和pH值.采用GIS地统计分析和常规统计方法对土壤pH值及养分(全氮、有效磷、速效钾、有机质)的空间变异分析和合理采样数目研究.结果表明,研究区内全氮、有效磷、速效钾、pH、有机质均呈对数正态分布;全氮、有效磷、速效钾、pH、有机质均为中等变异强度;研究区内最优采样方式为50m*50m.