n阶线性时变系统的渐近稳定性

通过构造向量Liapunov函数,建立了保证n阶线性时变系统dx／dt=A（t）x零解渐近稳定的充分条件．     

面临不一致时进行一致性推理的语意研究

讨论了一种新的逻辑,这种逻辑允许一个智能体在有不一致性存在于其信念集的情况下进行一致性推理．首先解释了这种逻辑的语意,然后给出了基于这种逻辑的一些推理规则和公理,最后用一个实例讨论了这种逻辑的应用．     

对称双线性函数与线性变换

利用对称双线性函数给出了向量空间的变换为线性变换的一系列充分条件,进而导出了欧氏空间的变换为正交变换、对称变换、反对称变换、共轭变换的一系列判别条件．     

基于机器学习的图像块效应盲评价算法

图像失真不仅能反映在图像的真实结构上,也能反映在图像的伪结构上,利用图像伪结构,基于支持向量机,提出一种图像块效应盲评价方法,在该方法中,使用支持向量机对联合图像专家小组（joint photographic experts group, JPEG)图像的伪结构特征进行训练以实现对图像进行质量评价。这些伪结构特征包括稀疏特征、边缘特征和颜色特征,利用支持向量机对图像的伪结构特征和主观评价结果进行训练,对未训练的图像进行预测。实验证明,该方法能够正确评价JPEG图像的质量且与图像的主观评价结果保持很高的一致性。     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性检测方法

复合绝缘子表面憎水性的检测是判断其防污闪性能的主要手段之一.本文引入稀疏表示分类算法实现了对复合绝缘子憎水性图像的检测分类.运用最小一范数方法计算稀疏表示系数,通过计算最小残差图像来搜索与测试图像最匹配的训练样本图像,从而准确识别出检测试样的憎水性HC等级.该算法避开了一般模式识别算法中较复杂的特征提取环节,为复合绝缘子憎水性图像识别检测提供了新的思路.实验结果表明,该方法能有效地应用于复合绝缘子憎水性图像的分级.     

向量线性关系的进一步探讨

讨论了数域F向量空间中任意多个向量的线性关系,给出了向量集合线性相关、线性无关以及向量集合等价的一些重要结果,在此基础上讨论了一般向量空间的结构问题.     

基于Fisher权重改进的OB场景分类方法

目标库(object bank,OB)方法是一种使用了高水平语义特征的场景分类方法。针对OB方法使用过高维数的特征向量来表征图像的缺点,提出一种基于Fisher权重改进的OB方法。通过对没有进行空间金字塔处理的OB方法中的低维特征向量加以Fisher权重,使得新得到的特征向量具有极大化类间数据差异并且极小化类内数据差异的性质。实验表明,该方法与OB方法相比在分类效率上提高了10倍以上,并在分类的准确率上提高了3%左右。     

向量优化中改进集的一些拓扑性质

研究了改进集的拓扑闭包的一些性质,提出了它的一些等价刻画,对一些已有结果作了改进和推广.通过一些具体例子对主要结果进行了说明.     

基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究

针对并网风力机组运行时非线性、耦合性和大惯性的特点,提出了一种基于样本修整和支持向量机算法的系统辨识方法,并通过实例将该方法与单纯的支持向量机算法、BP(back propagation)神经网络算法进行比较.结果表明,样本修整后与修整前相比,训练速度和预测精度都有明显提高,基于样本修整和支持向量机算法的辨识方法具有明显的优越性.