基于自然边界元的一类拟线性问题的数值算法

基于自然边界归化原理，利用非重叠型区域分解算法（即Dirichlet-Neumann交替算法）研究了长条形区域拟线性方程问题.在得到椭圆人工边界上的自然积分方程后，构造出相应的交替算法，并根据非线性算子的特性，证明了算法在连续和离散条件下的收敛性.数值实例的结果表明，算法是可行且有效的.     

现阶段我国工业产能过剩及去产能的形势分析

本文考察了现阶段我国工业产能过剩以及去产能的形势,指出产能利用率持续偏低、生产者价格指数持续为负和行业盈利持续下降是现阶段产能过剩的主要表现,然而当前通过减产量、去产能来化解产能过剩的政策效果并不明显,这主要是因为受地方政府干预过多、企业陷入"囚徒困境"和威胁经济社会稳定等因素的制约。政府应深化和落实地方官员政绩考核体制、生产要素定价机制等的改革,减少地方政府对经济的不当干预,发挥市场在资源配置中的决定性作用,实现企业优胜劣汰,同时应建立产能退出补偿机制,避免引发社会动荡。     

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.     

振动引起的界面切向相对运动对摩擦的影响

为了研究接触界面振动对摩擦的影响, 自主设计实验装置, 以在振动台上匀速滑动的滑块为对象, 采用理论与实验相结合的方法, 分析法向振动和切向振动引起界面切向运动减摩的机理。实验结果表明, 振动台的法向振动和切向振动经常同时存在。当界面振动, 且滑块与振动台之间的切向相对速度方向不变时, 滑块受到的平均滑动摩擦力与无振动时相同, 没有减摩作用; 当滑块与振动台之间切向相对速度的方向发生周期性变化或存在stick-slip (黏滑)时, 与无振动时相比, 滑块的平均滑动摩擦力有明显的减摩作用。根据Coulomb摩擦定律建立动力学模型进行仿真, 仿真结果与实验结果非常吻合, 说明在界面运动为已知的条件下, Coulomb摩擦模型能够反映界面间的摩擦作用。实验和仿真结果表明, 当法向振动和切向振动同时存在时, 振动引起的界面切向相对运动造成摩擦力方向的周期性变化或stick-slip是减摩的主要原因。     

基于粗集理论的教学评估体系优化方法

在教学评估过程中,采用粗集理论的属性约简算法可以优化指标评价体系,剔出冗余指标。该方法根据区分矩阵原理构建属性频率函数,进而分析出关键性指标。算例结果显示,根据选出的5个指标依然有很高的分类质量和分类精度,证明了该方法是可行的。     

一种3D空间中的两级力导引可视化算法

可视化是研究复杂网络的重要方法,目前2D平面可视化研究十分成熟,而3D可视化研究相对较少.为解决目前3D可视化布局结果不能真实展示复杂网络结构特征的问题,提出了一种两级力导引3D可视化算法.该算法基于复杂网络的特征分析,通过对网络聚类得到多个子网络及建立抽象网络,然后分两步依次对抽象网络和子网络进行力导引布局,从而得到最终布局.真实数据的实验分析表明,该算法的可视化布局结果能够真实展示复杂网络结构特征,同时具有较低的时间复杂度和较好美观度、清晰度.     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

CuS纳米晶光催化还原Cr(VI)的研究

合成了片状、球状、花状、管状的CuS,在可见光照射下,其光催化还原Cr(VI)研究的结果表明:CuS的比表面积越大,光催化还原活性越好,活性顺序为片状>管状>花状>球状.     

基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。