非线性三阶三点边值问题的单调正解

考虑了一类三阶三点边值问题■解的存在性,其中η∈(0,1),α∈(0,η/1)为常数,λ∈(0,+∞)是一个参数。通过Guo-KrasnoselsKii不动点定理,得到了若干关于上述边值问题单调正解存在性和不存在性的准则。     

一类三阶三点边值问题正解的存在性

考虑一类三阶三点边值问题u(t)+a(t)f(u(t))=0,t∈(0,1),u(0)=u’(0)=0,u’(1)-αu’(η)=λ, 其中,0<η<1,0<α<1/η,λ>0,f满足超线性或者次线性条件,利用锥上的不动点定理,得到上述边值问题解的存在性结果.结果表明:文中方法进一步改进和推广了吴红萍的结果.     

一类含参数非线性三阶两点边值问题正解的存在性

本文借助于锥上的不动点定理,考虑如下一类非线性三阶两点点边值问题:{u?(t)+λa(t)f(u(t))=0,t∈(0,1),u(0)=u′(0)=u″(1)=0,解的存在性,其中λ0,f:[0,+∞)→[0,+∞),连续a:(0,1)→[0,+∞),连续且满足0∫_1~0(t-(1/2)(t~2))a(t)dt+∞,允许a(t)在t=0或者t=1处奇异。     

一类三阶三点边值问题正解新的存在性定理

考虑了一个三阶三点边值问题正解的存在性,通过利用Leray-Schauder不动点定理得到了一个新的正解存在性结果.方法进一步改进和推广了已有的结果.     

深度残差网络和LSTM结合的图像序列表情识别

为了改善图像表情和图像序列表情识别效果,针对传统表情识别特征提取复杂和效果不理想问题,提出了一种深度残差网络和局部二值模式(local binary patterns,LBP)相结合的特征提取方法,利用深度残差网络提取数据集的空域特征,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。研究了不同层数的残差网络、不同形式的LBP算子以及其他网络结构对人脸表情识别的影响,对比了支持向量机和随机森林实现的序列表情识别算法。在Cohn-Kanade数据集和AFEW6.0数据集上进行了验证,实验结果表明,算法在验证集上的准确率分别为73.1%和58.4%,相比其他算法有一定程度的提升。