行（列）对称矩阵的Schur分解和正规阵分解

提出了行（列）转置矩阵与行（列）反对称矩阵的概念，研究了它们的性质，获得了一些新的结果，给出了行（列）对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的公式，它们可极大地减少行（列）对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的计算量与存储量.     

用变步长有限元法求解暂态温度场

本文提出采用加列金加权余量法对时间域作变步长2—4点有限元划分的计算方法,并应用于求解热传导问题中的暂态温度场问题,文中给出了此算法的程序框图以及典型实例的计算结果。最后,本文对大型汽轮发电机组参加调峰时,处于甩负苘阶段的汽机转子的暂态温度场,应力场用本文所给算法做了计算。     

定长条材优化下料的实用算法研究

在分析定长条材优化下料数学模型基础上，构造了一个背包列生成近似算法，从工程实践角度给出了此问题的求解方法，并给出了计算实例。     

行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)对称矩阵的概念,研究了其性质,给出了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解公式,极大地减少了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解的计算量与存储量,且没有降低数值精度.     

行(列)反对称矩阵的极分解及其扰动界

考虑行(列)反对称矩阵的极分解、广义逆和扰动界,给出了行(列)反对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式,并给出了行(列)反对称矩阵极分解的系列扰动界.结果表明,所给方法既减少了计算量与存储量,又不会降低数值精度.     

拟行(列)对称矩阵的Schur分解及正交对角分解

考虑拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆, 给出拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆的计算公式. 实例计算结果表明, 该方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.     

拟行(列)对称矩阵的Schur分解及正交对角分解

考虑拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆, 给出拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆的计算公式. 实例计算结果表明, 该方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.     

矩阵广义奇异值分解的一种算法

本文论述了一种A的B奇异值分解的算法。算法分为二大部分,首先是对矩阵(A B)进行列主元QR团式分解,将这个广义奇异值分解问题归结为具有正交列的分块矩阵(Q_1 Q_3)的CS分解问题,其次就是给出关于(Q_1 Q_2)的CS分解的计算方法,这个算法避免了中的重正交化和中对子矩阵的再一次SVD计算,在一定条件下它是快速的且稳定。     

矩阵广义奇异值分解的一种算法

本文论述了一种A的B奇异值分解的算法。算法分为二大部分,首先是对矩阵(A B)进行列主元QR因式分解,将这个广义奇异值分解问题归结为具有正交列的分块矩阵(Q_1 Q_2)的CS分解问题,其次就是给出关于(Q_1 Q_2)的CS分解的计算方法,这个算法避免了[5]中的重正交化和[10]中对子矩阵的再一次SVD计算,在一定条件下它是快速的且稳定。     

基于内点方法的DSD算法与列生成算法

本文主要介绍了交通分配问题中主问题的求解方法,在列生成算法、DSD算法的主问题求解中引入内点算法,分别提出了基于预估校正内点法和仿射尺度内点法的DSD算法与列生成算法,给出了新算法的详细迭代步骤,并分析了算法的优缺点以及其进一步的发展。     

模型驱动的Dafny程序形式化生成与自动验证

Dafny是一种内置规范结构的编程语言和静态程序证明器,它能验证程序的功能正确性以及将证明过程自动化,这既提高了软件开发的效率,又极大增强了软件开发的可靠性.该文探索了一种模型驱动的Dafny程序形式化生成的方法.首先,从问题的Radl规约出发,根据规约变换技术得到其Radl算法; 然后,根据PAR方法中循环不变式开发新策略得到问题的循环不变式; 最后,在Radl算法和循环不变式基础上利用模型等价转换规则生成Dafny程序,并由Dafny证明器自动验证其功能正确性.用该方法解决了2个典型问题的算法程序开发与验证,证实了该方法能够有效地提高Dafny程序的生成效率和可靠性.     

多目标规划非劣解集图解直接生成法及其应用

本文指出了非劣解集是多目标规划的关键.从理论分析的角度研究了非劣解的直接生成问题,将非劣解集图解直接生成法理论化,使之发展与完善;并探讨了将其推广到非线性问题的可能性.对一个综合利用水库建立了多目标参数优选模型,并用图解直接生成法及最佳协调解作了分析.     

确定性过程优化的平稳性质

本文通过讨论过程优化的平稳性质,提出了最优策略的几个有关定理,并给出了直接计算最优状态、最优决策的方法以制定阶段最优运行计划。提出的方法可用于能源领域的火电日优化问题,梯级水电日优化,以及各种生产的优化计划的制定。     

基于乘务广义费用的城市轨道交通排班

以上海城市轨道交通为背景,研究了城市轨道交通乘务排班软件的优化方法.在引入乘务广义费用实现多目标优化的基础上,将实际的城市轨道交通乘务排班优化问题分为日班和夜班两部分解决.夜班归结为一个简单二分双向匹配问题,用Hungarian算法求解.主要讨论了日班在总费用最小的目标下,用禁忌搜索法（TS）求解.对乘务作业段的定义与划分、乘务广义费用的计算、TS算法和计算过程等,都进行了详细的阐述.     

Rough集规则知识获取研究中的不一致性问题

讨论数据挖掘问题 ,即从原始数据中构造决策规则。重点考虑不一致情况下的规则知识获取问题 ,即从包含不一致信息的数据中获取得到缺省规则 ,并研究在不一致条件下的决策规则选择策略 ,使之能够在不完全、不一致的条件下进行推理。同时将在 Skowron缺省规则获取算法的基础上 ,根据对不一致性的分析 ,提出从包含不一致信息的决策表中获取缺省规则 ,并能够对任意待识样本进行处理的方法。     

基于边界敏感网络的时序行为候选生成算法

针对视频序列中人体行为检测的问题,提出一种基于边界敏感网络的时序行为候选生成算法,在原有边界敏感网络的基础上通过对时序评估模块和候选评估模块引入更深层的卷积神经网络,进而对视频特征有更好的表达。同时在后处理阶段,在NMS(non-maximum suppression)算法中引入新的置信度分数高斯加权衰减方法。实验结果表明,该算法可以有效提高行为检测问题中时序行为候选生成任务的召回率。在公开数据集Activity Net上,提出的方法在保证生成相同数量候选的同时有更高的平均召回率。     

基于外部知识筛选的主题文本生成技术研究

在自然语言生成任务中，主题文本生成是一项富有挑战性的工作，其主要难点在于：源信息量远小于目标生成的信息量.为了解决该问题，本文提出一个基于外部知识筛选的主题文本生成模型Trans K，通过引入与主题词相关的外部知识来丰富源信息，进而提高生成文本的质量.本文为了解决引入外部知识的“一词多义”问题，提出一种基于线性变换的主题向量计算方法，用于筛选和主题词语义一致的外部知识；提出一种基于注意力机制的外部权重计算方法，为每个外部词设定一个主题权重，使其更贴合文本语义；为了解决主题词（含候选词）在生成文本中反复出现的问题，提出一种基于多头注意力机制的内部权重计算方法.在EASSY数据集上的实验表明，与基线相比，Trans K生成文本质量的各项指标更优.此外，人类评估表明，该模型可生成与主题更相关、语言更连贯、且符合语义逻辑的文本.     

结构块域贴体坐标网格的数字生成

本文在单一矩形变换域巾体坐标网格生成方法的基础上，提出了结构块域贴体坐标网格数字生成方法，很好地解决了复杂几何形状，以及复杂拓扑结构的物理域变换问题，也为计算流体力学实施并行算法提供基础。     

基于SNGAN的黑盒恶意软件对抗样本生成方法

基于变分自编码器的协同推荐算法可以帮助解决推荐算法中的稀疏性问题，但是由于变分自编码器模型先验是单一的高斯分布，使得表达趋向简单和平均，存在拟合不足的问题.高斯混合变分自编码器模型拥有更加复杂的先验，相对于原本的变分自编码器模型，它对于非线性的任务有着更强的适应性和效果，已被广泛应用于无监督聚类和半监督学习.受此启发，本文研究基于高斯混合变分自编码器模型的协同过滤算法.本文基于Cornac推荐系统比较框架设计实验，将高斯混合变分自编码器改进后用于协同推荐任务中，利用生成模型重新生成的用户-物品矩阵进行推荐.在推理模型和生成模型中分别用一层隐藏层提取深层特征增加模型鲁棒性，并且使用提前停止的训练策略以减少过拟合.本文在多组公开数据集上进行实验，与其他推荐算法在NDCG和召回率指标上进行对比.实验证明，改进的基于高斯混合变分自编码器模型的协同过滤算法在推荐任务中表现优异.     

基于新的波形读写技术的虚拟信号发生器的研究与设计

软件合成是现代虚拟信号发生器波形产生的主要方法。为了解决在硬件内存有限的情况下,无法满足大数据量波形存储的问题,基于任意波形发生器PXIe—5442硬件平台,引出了一种新的波形读写技术——波形数据流盘技术;该技术采用边读边写的方式,能够在小的内存空间中连续的产生波形,并在此基础上完成了虚拟信号发生器的设计与编程。结果表明了该方法大大提高了板载内存的利用率以及在LabVIEW环境下编程的高效性与良好的可读性。