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1.
为研究广义布朗单在d>4且满足一般条件下的截口常返性,基于方差测度函数等高线上的点所对应的t轴纵坐标,利用数学归纳法定义指标集的s轴区间的可数个分划点,再利用纵坐标和分划点,将指标集可数分割为位于有限个等高线间的矩形块,从而把广义布朗单的截口常返性集转化为指标集为上述矩形块的截口常返性集的并集。在假设方差测度函数的等高线与指标集的s轴所围成部分的方差测度有上界的条件下,结合Borel Cantelli引理,证明P{s >0,使得过程t→W(s,t)是区域常返}=0。研究结果表明:当d>4时,广义布朗单是非截口常返的,且所需要的条件对于常见的Lebegue Stieltjes测度均满足。  相似文献   
2.
通过分离式霍普金森压杆(SHPB)实验得到了40Cr合金钢在高温高应变率下真应力-真应变曲线,据此确定了材料发生动态再结晶的临界条件.采用解析法和实验法分别求解了磨削强化层的温度场和塑性应变场分布.结果表明,磨削强化层在磨削深度方向具有较大的温度和塑性应变梯度;150μm强化层内会发生奥氏体转变;磨削表面最高温度可达1060℃.在磨削亚表面60μm内会产生剧烈的塑性变形,达到了再结晶的临界条件.较大的磨削深度使磨削强化层塑性应变增大,再结晶现象越充分,微观组织细化程度越高.  相似文献   
3.
电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配,以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息,准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.  相似文献   
4.
众所周知,在《数学分析》中会遇到连续函数的一个重要定理,即根的存在定理,此定理对方程根的存在性判别起着重要作用.将这方面已有的定理进行推广,并用例题说明其应用情况.  相似文献   
5.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。  相似文献   
6.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.  相似文献   
7.
利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。  相似文献   
8.
若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。  相似文献   
9.
西湖凹陷花港组盖层具有砂泥岩交互式发育特征,而与泥岩伴生的砂岩类盖层的油气封闭作用研究较少。采用岩芯、镜下观察及压汞等分析方法,对砂泥岩交互式盖层中的砂岩特征进行了分析。结果表明,盖层中的砂岩可作为有效盖层,砂岩类盖层早期受沉积环境控制,含有较多的泥质而导致早期压实作用较强,加之晚期的黏土矿物转换及胶结物的发育,具备形成良好盖层的条件。在不同地区进行砂岩盖层有效性研究时应以沉积环境为基础,针对不同类型的砂岩进行成岩作用研究,并针对不同类型的砂岩样品进行实验分析以明确砂岩盖层的有效性。  相似文献   
10.
考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.  相似文献   
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