三角矩阵余代数上的有限Gorenstein余表现余模

利用范畴的等价定理和范畴之间的正合函子,给出了三角矩阵余代数Γ=(T _TM_U0 U)上的有限Gorenstein余表现余模的具体形式,并且得到三角矩阵余代数Γ与余代数T及U之间的有限Gorenstein余表现维数的关系Max{G.cp.dimT,G.cp.dimU}≤G.cp.dimΓ≤G.cp.dimT+G.cp.dimU+1。     

图的一种加权邻接矩阵谱半径和能量的界

图G的一种加权邻接矩阵记为A_db(G)=(a^db_ij)_n×n,若顶点v_i和顶点v_j相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之a^db_ij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.     

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

HQ70钢疲劳强度统计特性研究

在对HQ70钢疲劳寿命统计特性研究的基础上,利用疲劳寿命分布与疲劳强度分布函数间的转换关系,对HQ70钢疲劳强度分布特性进行研究,并作出疲劳寿命强度概率分布的P-s-N三维空间曲面.确认疲劳强度分布并非通常假设的正态分布,而是偏态分布,其特征函数的概率分布为标准正态分布.     

液相浸渗中纤维非润湿性的处理

纤维与金属液的非润湿性是液相浸渗制造纤维增强金属基复合材料的主要障碍之一。实验发现纤维的非润湿性使其在自然排布时的浸渗缺陷必须存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷必然存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷无法消除,采用颗粒与纤维的混杂使纤维丝相互分离,消除了充填“死角”而使纤维束内完整充填并且均匀分布,提高浸渗压力和混杂预制     

空地导弹落点精度评估系统

为满足导弹设计与试验中高精度的落点精度评估要求,以落点精度评估系统为研究对象,从系统的总体设计思路出发,设计并开发了系统的数据库、数据处理子系统以及评估子系统,同时,详细给出了各模块的具体计算步骤及计算模型。最后通过软件的实例计算测试了系统的稳定性和维护性。该系统的设计开发可为装备定型、部队作战使用、研制单位验证设计思想和检验生产工艺提供技术支撑。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

Local canonical correlation coefficients and canonical variables of groups of random variables

The concepts of local correlation coefficient, local canonical correlation coefficients and local canonical variables of groups of random variables are defined, which generalize the classical concepts in two groups of random variables.These concepts together with total corresponding concepts clarify the correlativity among groups of random variables.