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31.
周继东 《河海大学学报(自然科学版)》1999,27(3):14-16
本文构造了R^2*R^2中的一个锥子集Г,以沿向量场的Hilbert变换为工具,证明了以Г的特征函数为象征的拟微分算子在L^2(R^2)中是无界的。 相似文献
32.
介绍了二进制联合变换器中用于对联合功率谱进行二进制化取阈值的三种方法:固定法、中值方法、子集中值法,并分别对这三种取阈方法的JTC以及传统JTC的性能进行了比较.结果表明由于第二、第三种阈值方法中阈值受目标图象背景噪音的影响,在背景噪音较大的情况下,使用阈值随噪音而定的后两种方法比第一种固定阈值的方法具有更好的相关性. 相似文献
33.
朱顺荣 《南京理工大学学报(自然科学版)》2005,29(4):495-497
在线性赋范空间中,应用Ishikawa迭代序列证明了3个不动点定理,这些定理也推广了Pathak HK和Kang SM等人的一些结果。设E是赋范线性空间X的凸子集,T是E到E的自映射,F(T)≠Ф,若对任意x1∈E,迭代序列M(x1,αn,βn,T)收敛于P,则P∈F(T)。又若X是一致凸的Banach空间,E是X的闭凸子集,T:E→E为自映射,对任意x0∈E,定义序列xn+1=(1-cn)xn+cnTxn,则迭代序列│xn│∞b=1若收敛于P,则P∈F(T)。 相似文献
34.
李志伟 《首都师范大学学报(自然科学版)》1997,18(4):14-20
本文在一定的Banach几何框架下讨论了度量投影算子的若干性质.先利用对偶映射给出了投影算子的几个等价条件,然后利用等价条件讨论了自反、光滑、严格凸Banach空间中度量投影算子的线性性质和投影算子在凸闭子集中的方向导效等性质. 相似文献
35.
王平 《河海大学学报(自然科学版)》1996,24(5):41-46
综合M.SUGENO和G.T.KAG的设计思想,提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法,系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法,同时给出了有关数字仿真结果,数字仿真结果表明,自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规PID优化控制的效果,且比常规PID控制具有更强的适应性,尤其是精神数学模型未知或被控对象 相似文献
36.
设R是有单位元1的结合环, R=Mn(R)是R上全体n阶矩阵构成的环, S是由R中全体后(n-r)行均为0的行矩阵构成的乘法闭子集, 这里1≤r相似文献
37.
为测定胡桃楸树皮提取物(HT)抗肿瘤有效成分对H22荷瘤小鼠T细胞亚群的影响,将昆明小鼠随机分为HT高剂量组、HT低剂量组、阳性药环磷酰胺组、模型组和正常组,采用接种法复制H22肿瘤移植模型。利用荧光标记抗体-流式细胞术检测HT对建立的H22荷瘤小鼠模型外周血中CD4+/CD8+细胞亚群比值变化; ELISA法检测CD4+细胞所分泌细胞因子IL-4和IFN-γ的含量,以测定Th1/Th2细胞亚群比例。结果显示,与阳性药注射用环磷酰胺(CTX)相比,HT高、低剂量组能显著降低机体CD8+亚群比例(P<0.01),HT低剂量组可明显提高CD4+/CD8+比值(P<0.05)。HT高、低剂量组的IL-4含量显著低于阳性药CTX组(P<0.001),明显低于模型组(P<0.05)。HT高剂量组的IFN-γ/IL-4水平明显高于阳性药CTX组(P<0.05)。研究表明,胡桃楸树皮提取物具有明显的抑瘤作用,能保护胸腺和脾脏,能减轻荷瘤机体的T细胞免疫功能的损伤。 相似文献
38.
利用二次多项式平滑和Morlet小波分析,研究了南盘江流域主汛期降雨量的年(代)际周期变化;并挑选了相关性较好的预测因子,利用最优子集回归方法对主汛期降雨量建立预测模型.结果显示:①从线性趋势来看,19612014年南盘江流域主汛期降雨量是逐步减少的,减少幅度为每年2.7mm;②南盘江流域主汛期降雨量在年代际尺度上以准14a和准18a周期为主,而在年际尺度上则以准3a、准6a和准9a为主,并且显示出年际变化的年代际差异;③最优子集回归模型回归值和实况值距平百分率符号一致率为70%,回归准确率为87.5%;而试预报值与实况值的距平百分率符号一致率为71.4%,预报准确率为85.7%,显示出较好的趋势预测效果. 相似文献
39.
状态机的稳定状态与稳定子集 总被引:2,自引:2,他引:0
主要研究了状态机的(可)稳定状态,稳定子集与可稳定状态子集关于状态机同态、覆盖及状态机的积的性质,并讨论了只有一个输入的状态机的(可)稳定状态,稳定子集与可稳定状态子集. 相似文献
40.
提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 混沌时间序列预测方法. 算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用" 不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM 训练获得预测模型. 随着时间窗口的滑动,最优样本子
集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度. 实验中对时变Ikeda 序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM 相比,训练速度更快,预测精度更高. 相似文献