基于互补子空间线性判别分析的人脸识别

基于随机子空间,提出了一种用于人脸识别的互补子空间线性判别分析方法. 与Fisherface和零空间线性判别分析相比,该方法同时在主元子空间和零空间中进行判别分析,并在特征层融合这两个子空间的判别特征. 根据最适宜的零空间状态构建随机子空间,随机子空间的融合在决策层进行. 多个人脸数据库上的实验结果表明,本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题.     

地面运动强度度量参数的有效性研究

概率地震需求分析的目标是估计结构在不同地面运动强度水平下的响应,结构响应的不确定性对采用的地面运动强度度量参数有着很强的依赖.因而,需要比较所采用的地面运动强度度量参数的有效性.这里推荐了一个新的采用向量地面运动强度度量参数来估计结构需求的方法,并把这个地面运动强度度量参数应用于一些不同周期和不同强度折减系数的单自由度结构系统.统计结果表明,推荐的地面运动强度度量参数可以有效地减小估计单自由度结构系统最大变形延性需求时的离散性,而且减少了计算分析工作量.     

分析有限元线性方程组的求解方法

目的试图从几种常用的线性方程组的求解方法找出最优化方法. 方法从存储单元,运算量及收敛速度方面做了一系列比较分析.结果发现迭代法优于直接法,超松弛法优于其他迭代法.结论通过分析比较得出当迭代法收敛时,超松弛方法最优.     

F范数和谱范数定义下的最小二乘估计

本文主要把一元线性模型中最小二乘估计的思想以及数学上的表达形式,利用范数推广到对多元线性模型的参数估计中,提出了在F范数和谱范数意义下的最小二乘估计。     

基于LMI的鲁棒MPC及其在三容系统中的应用

多容器流程系统的流量系数等往往存在不确定性,基于线性矩阵不等式(LM I:L inearM atrix Inequality)理论和模型预测控制原理,讨论了模型不确定系统的鲁棒MPC(Model Pred ictive Control)算法和准最小最大鲁棒MPC算法。最后给出了对三容系统的仿真结果,并将两种方法进行了比较。结果表明,采用准最小最大MPC方法时系统的性能更优越。     

能源化工循环经济中类Cobb-Douglas生产函数简化及资源优化分配

为了使能源化工循环经济工业园区在一定资源使用量下的产出最大,需要对园区内企业间进行原料资源的优化配置. 分析了能源化工企业产出和各个生产要素的关系,以Cobb-Douglas生产函数为基础,构建描述循环经济中的能源化工企业生产特点的类Cobb-Douglas生产函数;为方便求解,通过进一步假设和简化得到能源化工企业产出与原料使用量的线性关系,从而将原料优化配置问题简化成可计算的线性规划问题. 为不使优化后利润率低的企业分配不到资源,人为设置优化后的利润不低于原规划固定成本一定比例,称为利润下限,并以陕北锦界工业园区为例求解,在无利润下限的约束下,优化后的园区利润提高了76.0%;有利润下限的约束,优化后的园区利润提高了26.8%. 将该资源优化方法应用于正在规划的循环经济园区,可得到园区产出（或利润）最大,且每个企业的利润率最高;对于已建设好的园区,由于企业生产规模不能改变,求解只可以得到园区产出（或利润）最大的结果,该方法可为正在建设或已建成的循环经济工业园区中企业间资源分配优化或企业规模优化提供借鉴.     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.     

NiFe2O4尖晶石粒度级配对振实效率的影响

根据Furnas模型及线性堆积理论,研究了两种粒径颗粒的级配及细颗粒体积分数对NiFe2O4尖晶石基料振实堆积效率及空隙率的影响,发现随着粗细颗粒粒径比(R)的增大,NiFe2O4尖晶石基料振实堆积效率(E)也相应增大,空隙率减小,且当细颗粒体积分数为30%～40%时,体系的振实堆积效率最大·将粒度分布最宽即粗颗粒尺寸为1 00～0 85mm的试验结果与理论计算值相比较,发现当R≤5时,Furnas模型适用于该体系,但当R≥7时,Furnas模型中的参数C2为6时更适合·     

Lipschitz非线性系统的鲁棒干扰抑制能力

研究了Lipschitz常数与干扰抑制度之间的关系·通过对Lipschitz非线性系统设计具有干扰抑制的状态观测器,给出了该观测器渐近稳定的充分条件·在此基础上,针对外界干扰为能量有界的情况,得到了Lipschitz常数与给定的H∞干扰抑制指标之间定量的显示表达关系,并将其转化为对Riccati不等式的分析·结果表明,较大的Lipschitz常数一般对应较大的干扰抑制度,从而对Lipschitz非线性系统干扰抑制能力有了定量认识·