Lotka-Volterra系统辛几何算法的变分构造

针对经典的Lotka-Volterra系统,采用变分法的思想导出经典的辛算法格式。将其应用于Lotka-Volterra系统中得到相应的相位轨道和能量误差,并与非辛算法进行比较。实验结果表明:辛算法不仅可以在长时间计算中很好的保持相位轨道,也可以使能量误差近似守恒。     

基于改进Meanshift算法的刀闸实时状态的精准跟踪

以变电站中的双柱式水平刀闸为例,基于传统Meanshift算法和局部二元模式(LBP)编码增强结构特征,提出改进的Meanshift算法,用该算法解析刀闸工作视频信息,实现刀闸实时状态跟踪.通过对87个刀闸开合视频的跟踪实验可知,改进算法在X方向的跟踪精度提高了120%,Y轴方向的跟踪精度提高了800%.因此,该算法为刀闸状态的准确识别提供了新的手段.     

Uzawa型算法的收敛性分析及Stokes问题求解

对求解鞍点问题的不精确Uzawa 算法及非线性不精确Uzawa 算法进行研究,给出这些算法收敛的一些新的充要条件或充分条件及收敛速度估计. 并将算法应用到Mini 元离散求解Stokes 问题中,通过数值计算验证所得结论的正确性.     

气体稀薄效应对微机电系统(MEMS)气体轴承-转子系统不平衡响应的影响

为研究气体稀薄效应对微机电系统(MEMS)气体轴承-转子系统不平衡响应的影响,给出了MEMS气体轴承-转子系统运动方程和MEMS气体轴承的雷诺方程;利用双向隐式差分算法,给出了修正雷诺方程的详细数值求解过程;将转子运动方程与雷诺方程相结合,采用4阶龙格-库塔方法计算分析了气体稀薄效应对气体轴承-转子系统不平衡响应的影响。研究结果显示,考虑气体稀薄效应后,当质量偏心距较大时,MEMS气体轴承-转子系统的失稳轴颈转速较大,表明合适的偏心质量有助于改善系统的稳定性;在相同的质量偏心距下,考虑气体稀薄效应时气体轴承-转子系统在较低轴颈转速处出现峰值,表明此时不平衡偏心质量对气体轴承-转子系统运动的影响增大。     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

混合智能在递归神经网络软测量中的应用

针对机理不清且具有复杂非线性关系的过程对象,提出一种基于混合智能的递归神经网络的数据驱动软测量建模方法。利用主元分析处理输入变量之间的共线性问题,设计了Hammerstein模型与递归神经网络的混合结构,用于描述过程对象的非线性和动态关系。为了使模型参数估计达到全局最优,提出了基于收缩粒子群优化算法的参数学习算法,不仅能够实现模型参数的更新,而且能够保证建模误差最小化。通过某氧化铝氯酸钠溶液组分浓度软测量问题中的实际应用表明:混合智能方法有效。     

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效,采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法,利用黑白图像进行了计算机仿真实验,结果表明:从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快,均方误差小,信噪比大,消噪效果优势明显。     

基于机械对称性的夹具对称性及应用

在总结机械对称性理论体系的基础上,对将其应用到夹具领域进行了探索,提出了由夹具结构对称性、原理对称性、功能对称性和时空对称性组成的夹具对称性概念体系及层次结构.给出了各种夹具对称性的定义,并用实际例子说明了它们在夹具系统的存在和作用原理.探讨了夹具对称性在夹具系统的应用思路与方法,特别研究了将夹具功能对称性应用到夹具设计问题,建立了夹具功能模型和夹具功能集及夹具结构集,给出了从夹具功能出发获得夹具结构的算法,为计算机辅助夹具设计提供了又一条可行的有效途径.     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

力学损伤对混凝土抗冻性影响的研究

实验室范畴内的快速冻融,能明辨初始时段的应力损伤,以及土体特有的抗冻表征.评判依托的指标,包含相对态势的动弹性、质量更替这样的概率.实验得来的数值表征着:比对基准特性的混凝土,应力损伤会限缩土体原有的抗冻属性.若表征出来的损伤度没能超出0.1,力学损伤特有的特性影响,还没能凸显出来;若损伤度升至这一界限,则抗冻融特性的限缩程度,就会渐渐递增.经由演化路径下的解析,创设了力学损伤关联着的演化方程,辨别了抗冻性更替的规律.