两个线性最小二乘问题解流形之间的逼近性

运用广义逆矩阵理论,研究了两个线性最小二乘问题解流形之间的逼近性,推广了若干已有结论。     

对协同学习算法的研究

在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上,指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法,从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明,Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法,因此,在具体应用场合,可考虑使用通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法进行协同学习．     

二元矩阵值分叉连分式插值的矩阵算法

本文给出了一个计算二元矩阵分叉连分式插值的系数算法以及与此算法等价的矩阵算法,这种算法是用矩阵广义逆意义下定义的矩阵行、列初等变换而给出的．     

δ—正规空间的逆极限

设Ｘ是逆系数｛Ｘａ,π＾ａ,β,Ａ｝的极限,｜Ａ｜＝λ,假设每个投射π：Ｘ→Ｘａ是开且到上的,Ｘ是λ－仿紧的,如果每个Ｘａ是δ－正正规的,进一步还得到遗传δ－正规的类似结果。     

Constrained Linear Systems over Semisimple Rings

令Ｒ是半单环,Ｓ＝ＥＲｎ是Ｒｎ是子模,假设Ａ∈Ｒｎ×ｎ关于Ｅ的Γ逆存在,则线性约束系统Ａｘ＝ｂ,ｘ∈Ｓ若有解,就必定是ｘ＝Ａ（１）Ｅｂ＋（Ｉ－Ａ（１）ＥＡ）Ｅｙ,ｙ∈Ｒｎ,这里Ａ是正则的,且Ａ（１）Ｅ∈Ａ｛１｝满足Ａ（１）Ｅ＝ＥＡ（１）Ｅ＝Ａ（１）ＥＥ,Ｅ是与子模Ｓ相应的幂等阵．     

基于二阶系统的神经网络控制及仿真

基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制，使用MATLAB神经网络工具箱对其进行了仿真，对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。     

次M矩阵的Hadamard不等式的进一步改进

本文研究次M矩阵的行列式性质,讨论了对其上的Hadamard-Fischer不等式的改进,得到的主要结果是:对任一非奇异n阶次M矩阵A,都有:     

基于广义逆的受控机构优化

基于受控原动件的机械特性和受控机构二自由度的特点，建立精确实现多点轨迹受控机构的圆拟合优化模型．提出运用广义逆求解补偿运动位移的方法。     

单通道SAR的动目标检测

提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。     

最优和最小能量最优跟踪问题

以广义逆矩阵的理论和Bellman动态规划方法为基础,给出了离散线性时变系统最优和最小能量最优跟踪问题的两种形式的解,对每一种情形,还给出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.