一类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

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.     

Short‐term salmon price forecasting

This study establishes a benchmark for short‐term salmon price forecasting. The weekly spot price of Norwegian farmed Atlantic salmon is predicted 1–5 weeks ahead using data from 2007 to 2014. Sixteen alternative forecasting methods are considered, ranging from classical time series models to customized machine learning techniques to salmon futures prices. The best predictions are delivered by k‐nearest neighbors method for 1 week ahead; vector error correction model estimated using elastic net regularization for 2 and 3 weeks ahead; and futures prices for 4 and 5 weeks ahead. While the nominal gains in forecast accuracy over a naïve benchmark are small, the economic value of the forecasts is considerable. Using a simple trading strategy for timing the sales based on price forecasts could increase the net profit of a salmon farmer by around 7%.     

非经典阻尼隔震结构近似实空间解耦分析

提出了可应用于中低层和多高层隔震结构的近似实空间解耦方法.利用强迫解耦法、Kelly法和近似实空间解耦法对具有非经典阻尼特性的隔震结构进行了对比分析,并将结构位移响应用具有明确物理与工程意义的系列二阶标准振子位移响应与速度响应线性组合来表示.通过理论分析和算例求解可知:近似实空间解耦法具有很强的优越性和很高的计算精度,结构隔震层和顶层的位移响应最大误差仅为0.361%和1.444%,可推广应用于隔震结构的动力响应分析.     

基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法

当采样率较低以及重建散射点数量较多时, 基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解, 导致自聚焦失败。针对此问题，提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先, 为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题, 构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型, 在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后, 在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束, 同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解, 有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明, 与常规自聚焦方法相比, 所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。     

基于高效差分敏度分析的谐响应形状优化

基于谐响应组合近似重分析方法,提出了近似-差分敏度求解策略.数值算例表明,在结构小扰动下,近似-差分结果具有足够的精度反映敏度信息,并克服了差分敏度求解计算量大的缺点.以结构体积最小为目标,自由度振幅为约束,建立了谐响应下的连续体形状优化模型,实现了结构形状优化设计;通过数值算例对不同结构参数和激励下的优化结果进行了对比分析,结果验证了方法和模型的可行性和有效性.     

基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方法

自适应重合闸的功能是快速、准确地辨识故障性质及捕捉电弧熄灭时刻.在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD)、近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻.线路故障仿真结果表明,该方案可智能识别故障性质和捕捉电弧熄灭时刻且具有一定的抗噪能力.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

LiH(D,T)同位素分子从头算的解析势能函数

首先, 利用LiH实验光谱常数和同位素效应推导出LiT分子的光谱学常数. 根据双原子分子的光谱学常数, 力常数, 解析势能函数参数同实验测量的光谱常数间的关系, 推导出LiH和LiD分子的力常数和Murrel-Sorbie解析势能函数参数. 其次, 在核间距平衡点两侧谐振频率范围内取若干点, 用量子化学QCISD(T)方法和6-311++(3df, 2pd)基组对LiH及其氢同位素分子进行单点能计算, 并在Born-Oppenheimer近似下用核动能对电子能量进行修正, 而后进一步拟合为Murrel-Sorbie解析势能函数形式, 得到LiH及其氢同位素分子从头算的解析势能函数参数和力常数. 最后, 对比两种方法推导出的各项参数, 结果说明从头算的修正近似方法是合理的, 可以应用到三原子同位素分子解析势能函数的研究中.     

面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法

提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.