反周期发展变分不等式系统的最优控制

首先讨论Hilbert空间中发展变分不等式反周期解的存在性,进而给出对应最优控制存在的充分条件.最后,将理论结果应用到非线性偏微分方程及相应的最优控制问题中.     

反周期反展变分不等式系统的最优控制

首先讨论Hilbert空间中发展变分不等式反周期解的存在性，进而给出对应最优控制存在的充分条件，最后，将理论结果应用到非线性偏微分方程及相应的最优控制问题中。     

Banach空间上的一类二阶非线性脉冲发展方程^2

在Banach空间上讨论了一类非线性二阶脉冲发展方程的温和解的存在唯一性和解对初值的连续依赖性，最后给了一个例子来证明结论。     

一类强非线性积微分方程的解

讨论一类强非线性积微分方程解的存在性和唯一性。应用单调算子理论和带时滞的Gronwa11不等式，证明了一类含单调非线性算子和非单调扰动的积微分方程解的存在性和唯一性。     

一类强非线性积微分方程的解

讨论一类强非线性积微分方程解的存在性和唯一性.应用单调算子理论和带时滞的Gronwall不等式,证明了一类含单调非线性算子和非单调扰动的积微分方程解的存在性和唯一性.     

受控系统为一类紧半群非线性发展方程的最优控制

研究无穷维空间中一类紧半群的非线性积微分方程及其对应的最优控制问题。首先，我们讨论对应的积分算子的紧性，给出此类积微分不等式相应Gronwall不等式。进而，证明了此类积微粉方程的温和解局部和全局存在性。最后，给出了相应的Lagrange型最优控制存在的充分条件。     

计算方法课件写作介绍

在这篇文章中介绍了计算方法课件写作，课件写作是作者多年教学成果的结晶和创见。包含３０个计算方法及相应的程序设计和正确算例，为学好数值分析这门课提供了好的实习内容。     

混合车流下单车道道路通行能力分析

以跟驰理论为基础,通过对由大、小两种车型构成的混合车流不同跟驰序列、不同组合概率的研究,得出了跟驰车头时距单车道路段多车型混合车流通行能力模型。研究表明,单车道路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆长度、车辆速度、制动性能有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列有关,最后分析了各影响参数之间的关系。     

利用最优参数选择方法数值求解微分方程的周期解

本文讨论常微分方程周期问题的一种数值求解方法.首先将常微分方程周期问题转化为等价的最优参数选择问题,通过研究最优参数选择问题的数值求解方法,得到常微分方程周期问题数值求解的一种新方法.最后,应用最优控制的软件Miser计算三个算例,验证了此数值方法的有效性.     

深度学习在基于叶片的油茶品种识别中的研究

【目的】采用深度学习方法开展基于叶片的油茶品种识别研究，开发油茶品系图像识别技术，为油茶品种鉴别提供科学依据。【方法】选择自然光照条件下生长的11个油茶品种叶片作为研究对象，采集完整、无明显病虫害的叶片，以白色硬纸板为背景，利用智能手机对叶片的正、背面进行图像采集，通过可用性筛选去除无效图像，构建图像数量为2 791张的油茶叶片品种数据集，采用深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)对11个油茶品种的叶片图像进行识别研究。【结果】GoogLeNet和ResNet网络均能满足基于叶片的油茶品种识别要求，总体识别准确率、召回率的调和平均值(F₁)分别达94.0%和80.7%;其中GoogLeNet网络识别效果更好，平均准确率、召回率、多分类模型指标宏观F₁(Macro F₁)和微观F₁(Micro F₁)分别为94.1%、94.0%、94.0%和96.9%,其对油茶品种编号1和编号8的识别召回率高达100%。【结论】深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)能够实现基...