两种改进的非线性方程组四阶迭代求解法（英文）

文章基于两点Gauss型求积公式,分别结合梯形积分公式和Adomian分解法构造了两种牛顿型迭代格式.借助泰勒展开式,文章证明了这两种迭代格式都具有四阶收敛,并通过数值实验例子验证这两种迭代格式的有效性.     

非线性弹性杆波动方程的精确解

通过假设2个非线性弹性杆波动方程的行波解,得到其常微分方程,运用Exp函数法,并借助Mathematica软件,获得了这2个非线性弹性杆波动方程的精确解.     

夹层环形板非线性弯曲问题的数值分析

基于Reissner理论,应用变分原理得到了夹层环形板的基本控制方程,采用打靶法求得了夹层环形板在外边缘夹紧固定,内边缘自由边界条件下的非线性弯曲问题数值解,最后讨论了不同几何、物理参数对夹层环形板弯曲问题的影响。     

集合转换卡尔曼滤波同化的一种分析方案

集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果。通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差。以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法。     

武汉地区地铁隧道非线性地震反应分析

通过有限元模拟的方法进行了武汉地区软土—双隧道模型的动力非线性分析。在ABAQUS软件中建立了考虑软土动力非线性的二维土体—双隧道有限元模型,并通过在基岩位移输入SH波对该模型进行了动力非线性地震反应分析,主要研究了地表以及隧道上下两顶点位置的加速度与位移反应。通过对比分析,可以发现土层及注浆加固区能有效降低衬砌的加速度与位移反应;在SH波作用下衬砌上下两顶点将发生相对侧移,并呈椭圆形。     

非线性中立型时滞微分方程解的零点距估计

泛函微分方程振动解的零点分布作为方程振动理论的一个重要分支,使方程振动解的研究更加定量化,但目前对非线性及多个变时滞微分方程振动解零点距估计的研究成果还很少.本文通过非线性问题线性化处理,多个变时滞取上下界的方法,对一类一阶非线性多个变时滞中立型微分方程振动解的零点距进行了估计,获得了方程所有解都振动的充分条件,改进和推广了已有的一些的结果.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

尾矿库土壤综合性质与沙棘生长状况相关性分析

以歪头山尾矿库为例,开展现场修复土壤的理化性质、重金属污染、土壤养分与沙棘生长状况的相关性分析.分析结果表明:沙棘的生物量、根径、地径、株高与土壤密度、p H值、孔隙比、阳离子交换量的相关性极高,和电导率呈现较高相关性;沙棘的生物量、根径、地径、株高与土壤有机质、碱解氮、全钾、全氮、速效磷、速效钾含量总体呈正相关性,与全磷含量呈负相关性,且相关性极高;沙棘的生物量、主根长、根径、地径、株高与土壤的Cr和Ni含量的负相关性较高,与Pb和As含量的正相关性极高,沙棘覆盖度与Cd含量的相关性极高;土壤养分对沙棘生长状态的权重值最大;土壤综合性质对C区沙棘的影响最大,对B区沙棘的影响最小.研究结果对尾矿库生态修复工程有较大参考价值.     

基于非线性和测试覆盖率的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型一般假设故障是独立的,且检测到的故障能够被排除。但在工程中,一些检测到的故障可能无法排除,在排除过程中也可能会引入新的故障。考虑上述因素,本文假设故障的引入过程与时间呈现非线性关系,通过测试覆盖率函数来表示软件故障检测率,建立了基于非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process, NHPP)的软件可靠性增长模型。为规避参数估计过程中模型函数导数连续性和存在性的限制,应用一个自适应变化的实值遗传算法进行计算。最后通过一个真实软件失效数据集对模型参数进行计算,利用不同的评价准则将所提模型和现有模型进行比较,说明所提模型的优越性和准确性。     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。