一种基于L曲线准则的正则化图像复原算法

针对因大气湍流而引起的模糊图像的复原问题,通过对偏差函数添加正则函数以使得要求解的方程组是适定的. 以偏差函数和正则化函数为坐标,得到复原图像关于正则化参数的参数曲线,用三次多项式拟合了该曲线的左端部分,并以该曲线的最大曲率点对应的参数为最优正则化参数. 当图像边界满足周期性条件时,利用傅里叶矩阵可以将分块循环矩阵对角化,进而利用二维离散傅里叶变化和反变换求解线性方程组而得到复原图像. 实验结果表明,当噪声方差较小时,可得到比较满意的复原结果.      

几种各向同性屈服准则的比较分析

为对新屈服准则进行深入研究,本文比较并分析了H.Tresca和Von.Mises屈服准则,M-C和D-P屈服准则,双剪和三剪屈服准则的发展及应用,重点介绍了以上不同类型屈服准则的基础理论,并对比了其几何意义、适用性以及实验验证结果;最后指出,对于今后屈服准则的研究可考虑从完善传统屈服准则屈服面不封闭以及重视相应的实验验证两方面来深入进行.     

违背合作原则下《红楼梦》会话含义研究

格莱斯(Grice)提出的合作原则与会话含义理论,解释了人们言语交际中蕴含言外之意的现象。本文旨在通过对《红楼梦》两个英译本中对话译例的对比分析,试图从语用学角度探讨小说翻译中违反合作原则情况下产生会话含义并再现原文的对话美。     

影响大型复杂机械钢结构系统可靠性的因素评价分析

目前,钢结构系统已被广泛应用到国民经济发展领域,其属系统的关键承载受力部分。本文围绕大型复杂钢结构系统展开论述,以期探索出更适用的现代方法来分析大型复杂房结构系统的可靠性。     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析

矩阵模式的Fisher线性判别准则(MatFLDA)作为近几年矩阵模式下的经典特征提取方法被广泛地加以研究和运用。然而MatFLDA方法作为全局判别准则一定程度上忽视了样本空间内在的局部结构和局部信息。在矩阵模式下,引入局部加权均值(LWM)并结合最大间距判别分析(MMC),提出一种具有局部学习能力的有监督的特征提取方法:基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析(Mat-LSMMC),提高了MatFLDA方法的局部学习能力,具有较强的特征提取能力。通过测试人造、真实数据集来表明所提方法的优势。     

一类可压缩非牛顿流解的爆破准则

利用反证法研究一类真空可压缩非牛顿流体,给出了其强解的爆破准则.即当时间t趋于临界时间T*时,若速度的导数是有界的,则该局部强解关于时间可以延拓成整体解.特别地,允许初始密度含有真空的情形.     

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。     

基于光滑粒子元的水-沙两相流冲刷数值仿真

基础河床冲刷逐渐成为水工建筑物等结构破坏的主要原因,传统分析方法基于欧拉网格法模拟,易出现网格畸变、计算不收敛等情况,降低了计算效率与精度.基于拉格朗日坐标系下无网格光滑粒子元法（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）对河床冲刷过程进行数值模拟;将泥沙相视为非牛顿流体,分为沉积物、推移质、悬移质三种状态;引入Drucker-Prager与Shields应力模型作为泥沙状态转化判断准则,为不同状态泥沙粒子赋予不同流变特性,使计算结果可准确描述水-沙耦合过程. 提出了基于SPH多相流模型的河床冲刷数值仿真改进算法,编写了泥沙冲刷计算模块,采用GPU进行计算加速,最后将所得数值水槽模型与Louvain溃坝试验及其他同类仿真结果进行对照. 结果表明：本文模型能够更为准确地反映冲刷发展整体趋势;各时刻自由液面、水-沙交界面轮廓均方根误差均在合理范围内;数值模型与试验结果吻合度较高.     

microRNAs家族间负关联模式挖掘

microRNAs(miRNAs)广泛地存在于动植物的细胞中,它的前体具有发夹结构,并且具有很好的保守性.miRNAs在生物体内对细胞的生长、发育、死亡和病变起着重要作用.研究miRNAs家族间在生物体内的调控关系,对miRNAs在生物组织中的表达进行关联分析和对miRNAs成熟序列、种子区域以及二级结构数据进行相似性比较,从而了解miRNAs家族对生物体的调节机制.为了识别具有高相关性的miRNAs家族负关联模式,引入相关系数来改进传统的挖掘频繁项集算法和用互信息来衡量miRNAs家族间的交互性.