基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

关于一类Huygens算子的注记

对线性双曲型偏微分算子P(u)=utt 2b0(t)u-△u-2^n∑i=1 bi(x)uxi-c(x)u，给出Hadamard基本解按测地距离展开的系数Ek(t，x；s，y)(k=0，1，2，…)与P(u)的系数较直接的关系，从而以E(n-1)/2(t，x；s，y)为Huygens算子的等价条件，解析了Veselov和Berest给出的一类Huygens算子与Stellmacher算子的关系．     

一类混合单调算子不动点定理的推广

运用锥理论与单调迭代技巧,讨论了一类混合单调算子的不动点的存在惟一性,得到了若干不具有连续性和紧性条件的有关混合单调算子、增算子和减算子的新不动点定理.所得结果是某些已有结果的本质改进和推广.     

K-拟可加模糊数值积分的零可加性与绝对连续性

在K-拟可加模糊测度空间的任一子集上,针对给定的某一个μ-可积模糊数值函数,建立所谓的K-拟可加模糊数值积分.进而将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数值的集函数,应用其积分转换定理,讨论它们的零可加性和绝对连续性等.     

基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

各向异性自旋梯模型哈密顿量的Pauli算符与Hubbard算符的转化

利用各向异性自旋梯模型的哈密顿量作为例子,用Hubbard算符的归一性和正交性给出了Hubbard算符和Pauli算符之间转化的运算公式,从而把用Pauli算符表示的各向异性自旋梯模型的哈密顿量转化成用Hubbard算符表示.得到了用Hubbard算符表示的各向异性自旋梯模型的哈密顿量,完成了把用Pauli算符表示的哈密顿量转化成用Hubbard算符表示.     

QK空间上紧的复合算子的性质

本文研究了QK空间上紧的复合算子Qφ的两个性质.论文给出了如果在D上的符号函数φ的上确界小于1,则Cφ在QK空间上是紧的.还限定了在φ为某些条件下,Cφ在QK空间与Bloch空间上的紧性是等价的.     

关于*-仿正规压缩算子的性质

主要研究了压缩的*-仿正规算子的一些性质,证明了若T是一个压缩的*-仿正规算子,则正算子D=12(T*2 T2-2TT*+I)是一个压缩算子,且算子序列{Dn}强收敛于一个投影算子P,满足T*P=0;若T没有非平凡的不变子空间,则(i)T是真压缩算子,(ii)正算子D=12(|T2|2-2|T*|2+I)是强稳定压缩算子.     

Bernstein-Kantorovich算子线性组合同时逼近的点态估计

借助于Ditzian-Totik光滑模ωψλr(f,t)(0≤λ≤1)给出了Bernstein-Kantorovich算子线性组合同时逼近的点态估计.     

新弱化缓冲算子的构造及其运用

将已有的弱化缓冲算子进行一些简单的数学运算后构造出新的弱化缓冲算子.在预测工作中如果系统行为数据出现前阶段增长(衰减)速度过快而后阶段增长(衰减)速度过慢的,以文章所构造的弱化缓冲算子再建模预测能使预测精度有显著提高,预测值也能更好的逼近观测值.