一类切比雪夫型方程组的通解

定义了一类切比雪夫型一元方程组,通过各方程的全体复根来研究二阶乃至高阶方程组的全体复根的结构和个数,并得到统一的表述．     

切比雪夫不等式的推广

在D．S．Mitrinovic的《解析不等式》中介绍了有名的Чёбцшев式，本文推广了Чебншев不等式。     

关于切比雪夫型方程组的研究

研究了2类二维切比雪夫型方程组的全体复数解,得到了2类二维切比雪夫型方程组的全体复数解的个数定理、解结构定理、解的相关性质及其求解的一般步骤.     

切比雪夫不等式与HGA平均不等式

建立切比雪夫不等式的一种多重乘积的形式，它是在一定意义下的推广；又建立Ｆａｎ等人的不等式推广结果的积分形式。     

切比雪夫不等式的应用

切比雪夫不等式是概率论中的一个重要内容,它不但用于理论证明,而且用于随机变量取值概率的估计,且其推广形式在许多领域有着广泛的应用。该文就切比雪夫不等式用于随机变量取值概率的估计时与中心极限定理估值的区分与适用范围给予讨论。     

用切比雪夫图像矩描述图像

提出一种新的图像矩———切比雪夫图像矩,给出了图像矩的定义,研究了图像矩的描述性能,重建了原图像,给出了实验结果.     

关于切比雪夫多项式的一类行列式的计算

研究了一类由切比雪夫多项式组成的特殊行列式Un(m,kl,,x)的计算问题,证明了当m≤n-2时,有Un(m,kl,,x)=0.     

浅谈切比雪夫多项式在逼近论中的作用

本文论述了切比雪夫多项式在逼近论中的作用。     

切比雪夫逼近多项式在非线性电路中的应用

本文介绍用切比雪夫逼近多项式分析非线性电路的方法以及用计算机实现的例子.     

关于随机向量的切比雪夫型不等式

用类比的方法将关于随机变量的一些切比雪夫型不等式推广到随机向量的情形，给出一些随机向量偏离其均值的概率估计的初步结果，并得到一些有趣的推论。     

一种基于属性加权的朴素贝叶斯改进算法

朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,对于分类正确率有一定的提高。     

提高称重精度的一种新滤波方法

提出了一种用自适应数字滤波来提高称重精度的方法。自适应滤波法实时性好,滤波效果也比较理想。为了将这种滤波方法用于称重过程之中,先设计了一种称量装置,然后通过理论分析证明了这种方法的可行性,最后用实验结果说明了自适应滤波法对于消除大的噪声、提高称重精度的有效性。     

关于计算系统熵的事件加权方案的研究

研究了具有非均匀权重分布样本的系统熵的计算方法．利用PYTHIA蒙特卡洛模型对两种常用的加权方案进行了检验,得到了较好的事件加权方案,并验证了其无偏性．     

动态称量经验模态分解数据处理方法

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.     

模糊变权法在船舶综合安全评估中的应用

为提高船舶综合安全评估质量,应用模糊变权法对船舶综合安全进行评估,权重与因素的单因素评估值相关联,突出了不完善因素,弥补了常权法模糊综合安全评估的不足.实例分析验证了该方法的可行性.     

基于时间窗口权值的数据流分类算法

针对不同时间段的数据流对当前数据流分类影响程度不同,在滑动窗口技术基础上提出了时间窗口权值的频繁模式(TWWFP)分类算法.首先,对滑动窗口中的每个基本窗口赋予一个与时间有关的窗口权值;然后,采用TWWFP-Tree结构存储当前滑动窗口中每个基本窗口中的频繁数据属性,实时更新TWWFP-Tree结构;最后,检测相邻3个滑动窗口中权值属性的平均分类误差,发现突变后及时减少下一个滑动窗口的长度可适应数据流的变化.实验证明该分类算法比没有时间窗口权值分类算法的精确度最大提高3%.     

主元加权迭代法求解病态线性方程组

由于病态线性方程组的系数矩阵条件数很大,使用迭代法求解病态线性方程组时,收敛速度慢且数值解的精度很低.针对此问题,设计了一种主元加权迭代算法.该算法在系数矩阵主元上叠加一个权值,以此来降低系数矩阵的条件数.最后以希尔伯特矩阵构成的病态线性方程组为例,对提出的主元加权迭代算法和高斯-赛德尔迭代法以及雅克比迭代法进行了测试.对比试验结果表明:主元加权迭代算法能有效地提高数值解的精度.     

基于云模型和组合赋权法的CBTC系统可靠性评价

由于目前对CBTC系统的可靠性分析较少,提出一种基于云模型和组合赋权法的CBTC系统的可靠性评价方法。首先根据CBTC系统的结构和功能,建立了系统的功能型层次模型,并采用组合赋权法确定底层设备的主观和客观权重值,根据加法合成法得到系统的综合权重值;然后,计算CBTC系统底层设备的可靠度,并使用云模型表示;最后,将虚拟云计算的CBTC系统可靠性综合指标新云和可靠性评价集的云模型进行相似度比较,输出评价结果。结果表明,基于云模型和组合赋权法的CBTC系统可靠性评价方法可以正确客观地描述该城市的CBTC系统完成规定功能的能力,为研发和评估CBTC系统提供借鉴。     

满意度动态加权法在自卸车车架拓扑优化中的应用

为了使自卸车车架在满足使用性能的条件下达到轻量化的要求,将拓扑优化方法引入车架的结构设计过程中。以车架多工况权重刚度最大化为优化目标,以设计区域的体积分数为约束,以设计区域的材料密度为设计变量, 建立了自卸车车架结构多刚度拓扑优化模型;在采用动态加权方法将多刚度这一多目标优化问题转化为单一目标优化的过程中,基于决策论中满意度理论提出了多工况权重比的计算方法。该方法使权重比的设定随每个单目标函数在每次迭代后的变化而自动调整,可避免传统方法中由于设计者主观因素造成的权重比偏差。仿真分析表明,车架性能满足工作要求,验证了车架设计的合理性。     

指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。