等幂和与Bernoulli数的通解公式

获得了等幂和组合表示与Ｍ－Ｎ表示的简洁计算公式,得到了Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ数的几个新的通解公式。     

基于关键点的无模拉拔变形区特征提取与重构算法

无模拉拔过程中,变形区的形状与各工艺参数之间存在着复杂的相互关系。变形区的表示对变形区形状的预测以及智能控制具有重要意义。根据变形区的形状特点,提出了一种基于关键点的无模拉拔变形区形状特征提取和重构算法,有效地实现了高维变形区形状信息的降维和重构映射,与神经网络结合,为建立无模拉拔变形区形状模型提供了一种新的方法。     

Vasicek利率模型下多种风险资产的动态资产分配

假设金融市场中存在一种无风险资产和多种风险资产,且无风险利率是动态变化的,是服从Vasicek利率模型的随机过程。应用Legendre变换和动态规划原理对效用最大化下的最优投资策略进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解。算例分析了参数变动对最优投资策略的影响。     

移动CCN中三模划分缓存算法

针对移动CCN中网络拓扑结构不断变化、缓存内容不断更替的特性,为了实现节点频繁移动时数据有效、可靠、较长时间缓存的目的,提出一套三模划分缓存算法。该算法基于节点位置信息,通过限定节点间通信距离阀值上限,将整个网络区域划分成无公用节点的三模网络,且取得一个最优划分结果,在每个三模分组内进行实时缓存内容同步。实验结果表明在节点密度较大、缓存空间较小时,三模划分缓存算法具有较好的缓存性能。     

一类非单调关联系统的率模可靠性分析

实际的生产和生活中存在着大量的非单调关联系统 ,对其进行可靠性分析就需要有相应的非单调关联系统理论支持 ,现有的率模 (probabilityandfuzzystate ,Profust)可靠性理论仅仅对单调关联系统进行了讨论。因此 ,首先建立了Profust非单调关联系统的相关理论 ,然后针对一类典型的非单调关联系统 (“n中取r至s”系统 )进行了具体的可靠性分析 ,从而在非单调关联系统领域对蔡的Profust可靠性理论进行了进一步的确证和推广     

基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别

针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题,构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构,使不同模态特征更好地关注公共类别信息;然后采用双线性池化捕获不同模态图像的交互信息,并引入权重低秩分解降低网络参数规模;最后依靠特征级联实现模态信息的交互与互补,并设计联合损失提升网络跨模态融合识别效果。实验结果表明,相比现有融合方法,所提方法可有效提升多模态遥感舰船图像的融合识别效果,在公开的遥感舰船数据集上取得了较高的识别准确率。     

宽带波束空间恒模阵列

针对期望信号假设来向与实际来向存在误差时,传统的宽带波束空间自适应阵列有较大的性能损失,提出了一种对信号来向误差具有稳健性的算法。该方法利用信号的恒模特性,在期望信号来向未知的情况下,实现了对宽带信号的无失真接收。首先利用扇形滤波器,形成一组具有频率不变性的正交波束,然后基于恒模准则对各波束的输出进行处理得到最优权值。该方法对信号来向具有很强的稳健性,同时具有收敛速度快等优点。通过计算机仿真验证了所提方法的有效性与优越性。     

稳健的多通道SAR特征投影杂波抑制算法

针对强干扰目标信号污染影响传统的特征投影方法杂波抑制性能的问题,提出了一种稳健的特征投影方法。该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,对其协方差矩阵进行特征分解,构造新的噪声子空间,最后将回波数据矢量向新的噪声子空间投影进行杂波抑制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性和稳健性。     

时滞分布参数系统的指数渐近稳定性

基于Lyapunov稳定性理论,利用辅助函数方法研究由变时滞分布参数控制系统所导出的滑动模运动方程的指数渐近稳定性问题,获得了一类滑动模运动方程指数渐进稳定的充分条件,建立了滑动模运方程解的指数渐近稳定性定理。这就为研究时滞分布参数系统的变结构控制问题奠定了理论基础。