常微分方程全局解存在的一些判断方法

常微分方程是微分方程中的基础方程[1]。常微分方程的解得存在性和解的唯一性,我们可以用压缩映射,Brouwer不动点定理以及Leray—Schauder不动点定理得到[2],而该文先推广一个一维的全局解存在定理到m维上,然后在全局Lipschitz的基础上提出一致全局Lipschitz条件并最终给出全局Hlder连续和一致全局Hlder连续的概念,在此基础上给出一些常微分方程的全局解的存在性一些判断办法,并最终把它推广到无穷维上!     

基于动态规划的全局运动特征点提取

准确提取全局运动特征点是MPEG-4中Sprite编码的关键.针对全局运动特征点提取的计算代价高,精度低,容易陷入局部极值等方面的缺陷,提出了一种新型的基于动态规划的全局运动特征点提取方法,能够有效抑制噪声影响,减少冗余点数,从而大大提高全局运动估计的效率,使全局运动估计在实时应用中成为可能.     

考虑蒸汽温位因素的全局能量集成方法

建立了考虑蒸汽温位因素的全局能量集成超结构,描述了在全局热源、公用工程、汽轮机、全局热阱之间进行热量传递和交换的所有可能的拓扑结构。基于此超结构,建立了全局能量集成的混合整数非线性规划模型,并用列队竞争算法进行求解。通过优化求解,得到高压、中压和低压蒸汽的优化温位和流量,使全局能量集成更有效。实例表明:本文所提出的方法优于没考虑蒸汽温位因素的全局能量集成。     

带LMI约束的混合整数二次规划问题的全局最优性条件

推导出带LM I约束的非凸二次规划的全局最优充分性条件.其中,主要是利用一种研究全局最优化问题的全局最优性条件的新方法,来对这类特殊非凸二次规划问题的全局最优充分性条件进行研究.通过利用一个拉格朗日函数和L-次微分相结合的方法,然后再利用这两个已证明的结论推导出带LM I约束的混合整数二次规划最小问题的全局极小点的全局最优性充分条件,而且在推导出的定理基础上得到了一些推论.     

意识全局工作空间的扩展理论

全局工作空间理论和全局神经元工作空间假说提出意识觉知形成机制的理论,认为全局工作空间直接导致了意识的形成,但它们没有考虑个体对内在信息加工的意识活动。人脑默认活动网络的发现表明脑在不加工外在信息时进行着有组织的活动,这种活动与内在信息加工有关。本文将默认活动网络假说和传统的全局神经元工作空间模型整合起来,提出意识的全局工作空间的扩展理论。     

基于混合优化算法的岩体渗透系数反演方法

基于遗传算法全局搜索能力强和梯度优化方法收敛速度快的特点,考虑渗透系数反演问题本身的特性,在遗传算法的全局搜索过程中加入基于梯度的局部搜索过程以构造混合优化方法.所提出的算法在保证全局搜索能力的同时,具有较快的收敛速度.结合工程实例检验了所提出算法的全局最优性和快速收敛性.     

约束全局最优化的一种新的辅助函数法

对于非凸的约束优化问题,如何从一个局部极小点获得全局极小点,这是一个重要的问题。在本文中,作者构造了一种超越当前局部极小点的平稳点函数,并给出了相应的全局下降算法,并且由此得出约束全局优化问题的一个全局极小点。利用本文中的全局下降算法,仅仅搜索原约束优化问题的局部极小点以及通过给定的平稳点函数构造一些无约束优化问题就能够获得约束优化问题的一个全局极小点。数值实验的计算结果均比已有文献所计算的最优值更好,证明本文提出的这种全局下降法是非常有效的。     

一种基于L1范数最小化的全局运动估计算法

视频内容的分析与理解往往基于对视频中目标对象的空间、运动特征进行感知.然而,在实际拍摄的视频中,目标对象的真实运动轨迹往往受到同时存在的相机全局运动影响.这种由相机自运动带来的全局运动在当前流行的自媒体视频中十分普遍.为了消除全局运动对视频中对象的真实运动轨迹的影响,提出了一种基于L1范数最小化的全局运动参数估计算法,并在此基础上实现了视频的全局运动补偿,得到了前景对象的真实运动轨迹.实验结果表明该算法能准确有效地去除全局运动的影响并准确恢复出运动对象的真实运动轨迹.     

不确定性结构全局灵敏度分析方法概述

本文主要回顾了基于概率描述的不确定性结构全局灵敏度分析的一些常用方法.根据结构输出响应的个数,可以将全局灵敏度分析分为单输出全局灵敏度分析和多输出全局灵敏度分析.单输出全局灵敏度分析已经发展得比较成熟,根据不确定性度量方式的不同(方差、概率密度函数、累积分布函数等),已经得到了多种不同的单输出全局灵敏度指标(方差灵敏度分析、矩独立灵敏度分析等).多输出全局灵敏度分析是在单输出全局灵敏度分析的基础上发展而来的,它主要是考虑输入变量对多个输出响应整体不确定性的影响.多输出全局灵敏度分析需要考虑不同输出之间的相关性,相较于单输出全局灵敏度分析更为复杂.通过对各种全局灵敏度分析方法的原理进行比较以及算例分析,得到了各种方法的特点及不足.     

约束全局最优化的一种新的辅助函数法

对于非凸的约束优化问题,如何从一个局部极小点获得全局极小点,这是一个重要的问题。在本文中,作者构造了一种超越当前局部极小点的平稳点函数,并给出了相应的全局下降算法,并且由此得出约束全局优化问题的一个全局极小点。利用本文中的全局下降算法,仅仅搜索原约束优化问题的局部极小点以及通过给定的平稳点函数构造一些无约束优化问题就能够获得约束优化问题的一个全局极小点。数值实验的计算结果均比已有文献所计算的最优值更好,证明本文提出的这种全局下降法是非常有效的。
     

全局雪崩准则的矩阵表示及其性质

从研究全局雪崩准则的表达方式出发,提出了全局雪崩准则的矩阵表示方法,并证明了布尔函数f(x)与f(x+α)全局雪崩的绝对值指标和平方和指标相同。依据矩阵表示方法得到了全局雪崩准则与布尔函数Walsh谱值的关系,并给出了一个布尔函数同一个仿射函数的互相关全局雪崩准则绝对指标的上、下限。最后,分析了修改序列中的一位对布尔函数全局雪崩准则指标的影响,结合爬山算法设计了一种修改M-M型Bent函数的优化算法,得到的布尔序列在非线性度和全局雪崩准则指标上优于已有的构造。     

Degn-Harrison反应扩散系统的全局稳定性

在齐次Neumann边界条件下,研究一类Degn-Harrison反应扩散系统的全局稳定性.通过构造不变矩形区域与李亚普诺夫函数,得到系统全局稳定的充分条件.结果表明,抑制强度参数与Degn-Harrison反应扩散系统局部和全局稳定性密切相关.     

自适应SAGA算法进行全局寻优的研究

遗传算法以概率转换规则为基础,在给定问题的潜在解集中进行广泛搜索,具有很强的全局寻优能力,但收敛速度慢。模拟退火算法理论上只要计算时间足够长,就可以保证收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中,由于计算速度和时间的限制,全局寻优点的效果并不理想。将遗传算法和模拟退火相结合,提出一种混合的自适应遗传算法,可以提高收敛速度并改善全局寻优性能。     

基于谓词冲突图的死锁检测

在分布式多数据库环境下,局部站点数据库自治性使其只能对本地站点上事务进行并发控制而无法防止全局事务间的冲突和死锁发生,故采用谓词冲突检测技术来判断全局事务间的直接和间接冲突,为此,提出了多粒度的谓词冲突图构建方法,从而使并发控制粒度达到谓词级,分析了冲突的全局事务在谓词冲突图中形成死锁的各种情况并通过检测图中是否形成环来避免全局事务在执行中可能产生的死锁,不仅减小死锁冲突检测粒度,而且还提高了全局事务执行的并发度.     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

基于Harris-LM全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计用途非常广泛,但是由于全局运动估计计算量大、噪声多等因素使得它很难在实时应用中使用.为了减少全局运动估计的计算量,提高全局运动估计的速度,选取Harris角点进行计算.基于LM(Lev-enberg-Marquardt)全局运动估计的思想,提出一种去除图像画面抖动的算法.通过LM算法估计全局运动参数,从而获得参考帧和当前帧之间的全局运动矢量.然后采用Kalman滤波的方法,一方面较好地平滑运动矢量以降低视频抖动,另一方面有效跟随摄像系统的有意扫描运动.最终进行运动补偿,以达到输出稳定图像的目的.实验结果表明,该算法能较好地实现图像序列的稳定.     

具循环系数n 种群Volterra 系统的稳定性

本文研究了一类具循环系数ｎ种数Ｖｏｌｔｅｒｒａ系统,其中ｎ种群在同一环境中生存,且有相同的环境容纳量,利用线性化学方法和Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数的方法讨论了正平衡点的局部稳定性和全局稳定性,从而得到该系统存在全局渐近稳定正平衡状态（全局生态平衡）的充分条件,从某种意义上来说,系统正平衡点在一定的条件下,它的局部渐近稳定性蕴涵着全局渐近稳定性。     

磁流体方程全局吸引子的正则性

本文考虑磁流体方程的长时间行为,研究其全局吸引子的正则性。首先,利用分数次空间的嵌入定理和全局吸引子的存在性定理分别得到该方程在空间H¹和H²中存在全局吸引子;然后,利用迭代方法、线性算子半群的正则性理论和全局吸引子的存在性定理,证明该方程在任意Sobolev空间H^k(其中k≥0)中存在全局吸引子,并以H^k-范数吸引空间H^k中的任意有界集。     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

带有二次约束的一些非凸二次规划问题的全局最优性条件

利用Z.Y.W u等人最近提出的一种新的研究全局优化问题的全局最优性条件的方法,研究了一些带有二次约束的非凸二次规划问题的全局最优性条件,得到了一些带有二次约束的非凸二次规划问题的全局最优性充分条件,同时也得到了一些无约束非凸二次规划问题的全局最优性充分条件,并证明了在一些特殊情况下,本文的一些结果与文献中的一些结论是一致的。在有些情况下,本文的有些结果还推广了现有文献中的一些结论。