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1.
用Kakutani不动点定理证明一类一维的半线性退化抛物方程在边界控制函数作用下的近似能控性, 其中该方程的控制函数作用在退化点x=0处, 边界条件为极限意义下的第二类边界条件, 在非退化点x=1处边界条件为齐次Dirichlet条件.  相似文献   
2.
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。  相似文献   
3.
令φ(n)是Euler函数,它是数论中重要的数论函数之一.包含Euler函数φ(n)的线性方程整数解的研究成果极为丰富.本文考虑了当b取某些整数时的包含Euler函数φ(n)非线性方程φ(xy)=k1φ(x)+k2φ(y)±b.对于奇数b,利用初等的方法证明了该方程有整数解时b,k1与k2的一些条件.并结合所给出的条件讨论了几个具体方程的整数解,给出了它们的各自的整数解.对于偶数b,讨论了一个具体形式的方程的整数解,利用初等的方法给出了其全部的整数解.  相似文献   
4.
首先,针对非线性方程求根问题,提出一种最优4阶收敛的无记忆史蒂芬森型方法.在迭代过程中该新方法不需要计算任何导数,仅需计算3个函数值就达到了4阶收敛,该方法的计算效率为1. 587;其次,利用加速参数得到该无记忆迭代法的有记忆迭代格式,进一步提高了收敛阶;最后,将无记忆迭代法扩展到Banach空间,用于求解非线性方程组,并且数值实验结果验证了方法的有效性.  相似文献   
5.
刘丽  郭轩  孙宁 《科学技术与工程》2020,20(14):5610-5614
为解决海上油田二元复合驱后,部分油组层间矛盾加剧,注入流体多沿高渗条带及大孔道突进的问题,通过对渤海JZ油田储层非均质性、温压系统、边水能量、地层水矿化度等因素的分析以及三管并联模型开展系列物理模拟实验,研究了海上油田二元复合驱后弱凝胶调驱可行性。结果表明,弱凝胶体系先进入渗流阻力较小的高渗层,增加其渗流阻力,使得注入压力增加,中、低渗层吸液压差随之增加,吸液量增加,且注入水转向进入中、低渗透层,使其剩余油饱和度降低,动用程度增加,弱凝胶调驱阶段采出程度为17.81%,最终采收率值为71.62%。可见,弱凝胶调驱可作为海上油田二元复合驱后提高采收率的方法。  相似文献   
6.
对于二元一阶常系数线性微分方程组:x′=Ax+f(t),引入特征根方程|A-λE|=0的特征行向量K=(k_1,k_2)(其中K满足:K(A-λE)=0)概念,将二元一阶常系数线性微分方程组,化为二元一次代数线性方程形式:(K_2x_2)′=λ(K_2x_2)+(K_2f),(K_1x_1)′=λ(K_1x_1)+K_1x_2+K_1f,从中给出原微分方程组的解.  相似文献   
7.
根据经典牛顿法和Runge-Kutta方法的思想,文章提出了解非线性方程f(x)=0近似解的一族带有参数的迭代方法,即通过设定不同的参数值,从而得到不同的迭代方法。经收敛性分析和证明,得出该族方法都至少三阶收敛到单根,目前一些已知改进的牛顿迭代法都是该族方法中的特殊情况。最后用数值试验证明了该方法与同阶收敛性质方法相比具有一定的有效性。  相似文献   
8.
基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统质量功能展开(QFD)质量屋构建过程存在语言评价信息模糊和不确定等问题,提出一种结合犹豫二元语义变量、层次分析法和逼近理想解排序多属性决策法的改进QFD模型,用以对产品质量特性的重要度级别进行确定.模型分为评价用户需求与质量特性的关系、确定用户需求的重要度权重、确定质量特性的重要度排序3个阶段,提高了质量特性重要度排序的准确性.最后以某企业一语言类数字学习系统的质量特性重要度确定为例,进行了模型应用和有效性验证,为以用户为中心的数字学习系统设计质量提升提供参考.  相似文献   
9.
基于独立同分布的随机样本提出了一类二元多小波密度估计的方法。首先,给出了线性多小波估计器;然后,在Besov球(Bp,msM))上给出了线性估计在积分均方误差(MISE)意义下的收敛上界,并给予证明;最后,通过仿真和实例数据进行实验验证,说明方法和估计的有效性。  相似文献   
10.
基于LBP特征和稀疏表示的新生儿疼痛表情识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
面部表情被认为是新生儿疼痛评估的可靠指标。文中提出一种基于加权局部二元模式(LBP)特征描述符和稀疏表示分类器的新生儿疼痛表情识别方法。首先,经归一化后的面部图像采用一个特征向量来描述,这个特征向量是通过串接组合所有局部图像块的LBP特征图的加权直方图所得到的直方图序列。然后,采用主成分分析(PCA)方法对训练样本及测试样本图像的特征向量进行降维。最后,采用基于稀疏表示的分类器将测试样本图像的表情分为4类:平静、哭、轻度疼痛、剧烈疼痛。文中研究目的是通过利用基于计算机的图像分析技术来辅助临床医生评估新生儿疼痛。在新生儿面部图像数据库上进行的实验结果表明了该算法的有效性,表情分类的平均识别率高达84.50%。  相似文献   
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