石蒜科植物族属分类及地理分布

石蒜科属单子叶植物,多年生草本,具球茎,根状茎。花通常艳丽,为重要的观赏经济植物。该科可分为13个族：1．百子莲族;2．葱蒜族;3．吉里斯族;4．盔花族;5．石蒜族;6．文珠兰族;7．葱莲族;8．网球花族;9．伊克修莲族;10．油茄律族;11．油斯德夫族;12．骑士莲族;13．水仙族。全球计有85属1200种,主产温带、瑗温带地区,热带较少。我国14属140种,广布南北各省。     

棕榈科植物族属分类及地理分布

棕榈科属单子叶植物,外形美观多高大挺直,广泛分布于热带地区,亚热带有之,为极佳之重要观赏经济植物。该科可分为8个族：1．顶榈族;2．树头棕族;3．鳞果桐族;4．黄藤族;5．槟梆族;6．椰子族;7．海枣族;8．象牙榈族。全球计有222属2500种;我国22属72种。     

一类重尾分布族的若干性质

得到了若干个i．i．d．的正格子点上一类重尾分布族y族随机变量的和也是属于该族,因此正格子点上y族对卷积封闭．     

雉科四族鸟类的分子系统发生研究

摘要：为了研究雉科4个族（鹑族Perdicini、雉族Phasianini、眼斑雉族Argusianin和孔雀族Pavocini）的系统发生,本研究分析了雉科4属7种鸟类线粒体DNAC01基因694bp序列,共发现210个变异位点,其中简约信息位点180个。4个族之间,眼斑雉族和孔雀族的遗传距离最小为0．145;眼斑雉族和雉族间的最大为0．192。4个族在系统发生树上聚成两个明显的分支,其中鹑族和雉族聚成一支,眼斑雉族和孔雀族聚成另一支。形态和分子的证据均表明眼斑雉族和孔雀族关系较近。     

一类新的孤子方程族的换位表示

利用谱梯度方法，首先给出谱问题（１）的Ｌｅｎａｒｄ算子对，由此获得一类新的孤子方程族。之后，通过求解一个关键性算子方程，得到此类孤子方程族的换位表示     

Yang族方程的换位表示

本文求得了Yang族的特征值梯度与Lenard算子对,并由此找到了Yang族方程的换位表示;文末还讨论了换位表示与定态Yang系统之间的关系。     

一族共轭梯度算法的全局收敛性

提出了一族计算βk的新公式,即提出了一族新的共轭梯度法,证明了一种非精确线怀搜索能够保证这种方法的下降性和全局收敛性。     

关于亚纯函数族Г’的唯一性

本文研究了亚纯函数族Г'的唯一性，得到三个唯一性定理，推广了G．Jank和N．Terglane关于亚纯函数族Г的结果．     

用分解矩阵形式表达的Broyden族校正公式

在Broyden凸族建立了Hesse近似矩阵关于目标函数梯度向量等内积分解矩阵的校正公式,从而把由校正矩阵的等内积分解矩阵确定搜索方向的DFP和BFGS算法推广到Broyden凸族.     

抽象工厂模式探讨

工厂模式是常用的设计模式,一般分为简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式三类．工厂方法模式是对简单工厂模式推广,抽象工厂模式是对工厂方法模式推广．简单工厂模式和工厂方法模式是针对单个产品族的问题,如果对应于多个产品族,则不宜解决．针对这一问题,本文通过Java语言实现了抽象方法模式来解决多个产品族的问题．     

发散步长准则下的增量聚合梯度算法

针对目标函数是若干光滑函数之和的优化问题,提出采用发散步长准则的增量聚合梯度算法。与增量梯度算法一样,增量聚合梯度算法的每次迭代也只需要计算其中一个函数的梯度。目前关于增量聚合梯度算法的研究主要是采用常值步长的增量聚合梯度算法,这一算法要求目标函数二阶连续可微且强凸,且常值步长的选取依赖最优点的二阶导数;而发散步长准则不依赖目标函数。在目标函数的梯度有界且李普希兹连续假设条件下,证明了采用发散步长的增量聚合梯度算法的收敛性;最后,通过数值例子验证了算法的收敛性,并与采用相同步长准则的增量梯度算法进行比较;数值结果表明对于某些优化问题,增量聚合梯度算法比采用相同步长的增量梯度算法更有效。     

水箱液位多变量系统辨识方法的比较

针对流程工业中广泛使用的多反应塔液位控制系统,以三水箱液位系统为例,利用伯努利流体力学原理,推导了液位系统的多变量非线性数学模型.采用线性化和离散化方法,获得系统的状态空间模型和传递矩阵模型,分析辨识该多输入多输出模型的遗忘梯度算法、子系统遗忘梯度算法和递阶遗忘梯度算法,并对这3种算法进行仿真比较.结果表明,递介遗忘梯度算法计算量最小,计算效率最高,但参数估计性能介于遗忘梯度算法和子系统遗忘梯度算法之间.     

基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法

针对梯度张量法在磁定位系统中存在进场误差大的不足,提出了基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法。首先,利用十字形传感器模型,推导了一阶磁梯度张量定位原理。然后,根据磁场衰减规律,提出了误差梯度矩阵的计算方法并利用免疫克隆算法进行优化处理。为了验证新算法的有效性,在Matlab中采用了3条不同的路线分别进行一阶梯度张量定位和优化算法定位计算并通过实际定位〖JP3〗实验对新定位算法进行验证。研究发现：基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法在距离较近时,能够有效提高磁定位系统的精度。     

基于弹性接触的共轭梯度算法

为了解决有约束的基于共轭梯度二次规划算法的多次迭代问题,结合共轭梯度算法和有效集策略,提出了一个新的算法模型,通过对变量的截取(使用Polak-Bibiere公式)来避免重新开始共轭梯度算法,在大规模的弹性接触问题中,大量的结果表明了这个算法的有效性。     

一种全局优化的两阶段算法

为了提高算法的有效性,利用梯度算法和粒子群算法独立的运行机制,采用驱赶技术和重新初始化部分群体的技术,提出了一种基于梯度下降法和粒子群算法的两阶段优化算法,并对新算法进行了理论分析和数值仿真.数值结果显示新算法比单纯梯度算法有更好的全局优化能力,比单纯粒子群算法有更快的收敛速度和更高的精度.新算法求解质量更高,运行更稳定.     

基于共轭梯度迭代算法受控AR模型的参数辨识

推导了单输入单输出系统的辅助模型,它有助于减少计算量和提高共轭梯度迭代算法（新算法）的收敛速度.相比于受控移动平均模型中所提出的交互式随机梯度算法,新算法用更少的迭代步骤就可求出模型的参数估计.另外,新算法能避免出现矩阵的逆矩阵形式.对新算法与双共轭梯度算法进行比较,并给出数值实例检验新算法的有效性.     

规范化自然梯度ICA算法

对基于李群不变性的自然梯度ICA算法进行了改进,提出了一种规范化自然梯度ICA算法.该算法通过引入规范化因子,保证参数矩阵的行列式的绝对值在学习过程中恒为1,避免了参数矩阵剧烈变化,使得学习过程更稳定更快速,这种改进还起到简化目标函数的作用,使得规范化自然梯度ICA算法更加简单便利.在BSS模拟实验中,把常规梯度的ICA算法、自然梯度ICA算法与规范化自然梯度ICA算法进行比较,结果表明新算法的信号恢复精度更高,收敛速度更快.     

基于梯度的扰动时变系统辨识算法及其收敛性

根据工程背景,提炼出了一类时变系统(亦称为广义时变系统或扰动时变系统)的数学描述模型．扰动时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统．利用梯度搜索原理,提出了这类时变系统的投影算法、随机梯度和遗忘梯度辨识方法,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性．由于提出的随机梯度算法同时还利用了系统扰动量所含的信息,因而可以给出时变参数的一致估计．数字仿真验证了提出方法的有效性．     

一种结合混沌映射与梯度法的优化算法

将梯度法与混沌映射相结合,提出了一种混沌梯度算法(CGA),该算法具有搜索全局最优解的能力。     

基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法

为了实现对无人机遥感图像去噪处理时兼顾滤波和边缘保持效果,提出了一种基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法——梯度倒数自适应开关均中值滤波。首先计算出模板内中心像素点与邻近像素点的梯度导数;然后选取局部梯度变化阈值,并定义标志数组来标记各像素点是否超过梯度变换阈值。最后,如果当前滤波像素点超过梯度阈值,则采用提出的自适应开关均中值滤波;否则采用梯度倒数加权平滑方法处理。该方法结合了图像的梯度信息,利用图像的连通性和相关性原理以及自适应开关均中值滤波算法去噪的优点,在去除高斯噪声和脉冲噪声同时可以很好地保持图像的边缘和细节信息。实验结果表明:与传统梯度倒数加权平滑方法相比,算法滤波后图像的平均梯度提升3. 16%,MSE下降了约5%,可以有效提升滤波后无人机遥感图像质量,应用价值明显。