可分离凸规划问题的交替邻近梯度法的次线性收敛率

给出了目标函数为3个凸函数的和且具有线性约束的可分离凸规划问题的交替邻近梯度法在遍历意义下的次线性收敛率为■的一个充分条件.     

一类Schrödinger-Poisson系统非平凡解的存在性

利用变分方法和临界点理论,研究了一类Schrödinger-Poisson系统,其中泊松项为更一般的形式,通过给非线性项加拟临界增长和AR条件,得到了该系统非平凡解的存在性。补充和推广了以往研究Schrödinger-Poisson系统的相关结果。     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

三目标优化:一种计算Pareto非劣解相对于各优化目标偏向度及其进一步分析的方法

考虑到理性决策者通常以获得高性价比结果为最佳选择,本文基于求解三目标优化问题得到的Pareto非劣解进一步分析.以"性价比"概念为基础,建立了Pareto前沿各点排序的基本规则,定义了相邻点概念,并明确了相邻点选择的方法.根据Pareto前沿各点与其相邻点的分布特点,计算得到了Pareto前沿各点的变化率;设计了灵敏比概念,得到了各Pareto非劣解相对各优化目标的偏向程度.本文的创新性贡献有3点:①利用三目标Pareto前沿灵敏比形成的新支配关系,进一步得到了比Pareto非劣解集范围更小的子集;②首次量化出三目标优化问题的Pareto非劣解相对于各优化目标的偏向度;③给出了各Pareto非劣解偏向于各优化目标的不平衡度,得到了不平衡度最小的解.最后,通过具体算例演示了上述计算过程,并与多种常用方法的计算结果进行了对比分析,验证了文中所述方法的可行性和有效性.本文研究成果对于进一步认识Pareto非劣解所具有的重要特性,深化三目标优化问题的求解是一次重要的理论推进.     

ICP-MS法测定钼矿石中伴生锂、镓和稀土元素

通过比较氢氟酸-硝酸高压罐密闭消解法、 氢氟酸-硝酸-高氯酸-盐酸低压密闭消解法和氢氟酸-硝酸-高氯酸-盐酸敞口消解法对钼矿样品的分解效果， 选用低压密闭消解法制备样品， 用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS)法测定伴生稀有元素Li，Ga和15种稀土元素的质量比. 通过对干扰元素的分析， 选择合适同位素， 并确定¹⁵¹Eu，¹⁵⁷Gd，¹⁵⁹Tb质谱干扰的校正系数. 结果表明，  20 μg/L的铑（Rh）标准溶液作为内标可有效抑制溶液中的基体效应和信号动态漂移， 方法检出限为0.001~0.113 μg/g， 相对标准偏差（RSD， n=7）为0.30%~3.92%.  经标准物质和实际样品验证， 该方法可靠， 适合钼矿中伴生Li，Ga和稀土元素的测定.     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

欧洲颠覆性太空技术搜寻方法体系研究

 欧洲颠覆性太空技术搜寻计划因其系统化的优势而受到关注。研究了欧洲颠覆性太空技术搜寻初选、评价环节，分析了颠覆性太空技术的理论基础、基于STEP框架的评价标准和评价方法，介绍了颠覆性太空技术的技术路线图。通过对欧洲颠覆性太空技术方法体系在理论、方法、实施3个层面经验的总结，得出推动中国颠覆性技术创新的启示，即重视技术应用场景分析，建立专家履历信息平台，构建多源信息支撑体系，加强技术发展规划管理等。     

基于核函数强化学习的抗干扰频点分配

针对学习未知动态的干扰图样问题，提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反，所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先，通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次，基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法，确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后，仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习，所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比，收敛时间更短，并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。     

抛物方程非特征柯西问题的分数次Tikhonov方法

讨论了一个不适定的抛物方程的非特征柯西问题,为了解决这个问题,采用了分数次Tikhonov正则化方法,并提出先验和后验两种参数选取规则下的稳定误差估计。     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。