局部凸拓扑向量空间中的向量变分不等式与集值优化

利用与仿射上导数相关的向量变分不等式的真有效性,对局部凸拓扑向量空间中的集值优化问题的Henig有效性、超有效性、锥超有效性等给出了一些充分、必要条件,从而推广了一些已知的相关结论.     

外磁场作用下蚕体物理效应与机制的研究

运用磁场及统计物理的相变相关理论，分析了家蚕在磁场作用于下物理特性的变化及其变化原因。通过实验发现，经磁场处理后蚕体生长活力有所变化，蚕体发育匀正，食桑旺盛。     

利用支撑向量机预报大气污染物浓度

针对污染物浓度序列具有强非线性和显著长程相关性的特点,结合相空间重构和支撑向量机(SVM)构建了一个多步预报的递归模型.对理想混沌序列和多种污染物浓度资料的实验结果表明,模型预报的准确率和效率均显著优于人工神经网络.这种通用建模方法的优势在于对系统非线性机制的反馈十分清晰,充分发挥了SVM适用于小样本问题、映射能力强、全局最优等特点,对非线性时间序列预报适用的其他领域同样具有启发意义.     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.     

PBSV-DDM在电大尺寸柱体电磁散射中的应用

提出了一种高效率的基于部分基础解向量的区域分解算法(PBSV DDM).它首先求出关于连接边界上节点的部分基础解向量,在迭代过程中,只需要对部分基础解向量作简单的线性组合就可以获得整个求解区域的最终解,极大地提高了计算效率,降低了存储量.PBSV DDM不但适合于快速高效地计算任意电大尺寸柱体的电磁散射,还特别适合于求解具有几何重复性特征的结构,如天线阵列、有限周期频率选择表面、PBG EBG等的电磁仿真问题.数值算例验证了该方法的准确性和有效性.     

磁场的生物学效应

论述了稳恒磁场抑制肿瘤的生物效应(包括稳恒磁场对肿瘤的直接影响)对免疫功能、自由 基代谢以及对抗癌药物的影响,并对其可能的作用机理进行了分析.     

n个n维向量的等价性质及应用

基于"线性代数"课程的特点和在线优质资源辅助教学的推广,利用矩阵方法讨论了向量组的线性关系与行列式的值、矩阵的秩、初等变换、线性方程组的解和矩阵的特征值等问题之间的内在联系,建立了关于n个n维向量的一系列等价性质;最后,举例说明了系统掌握这些等价结论在解决一些综合性的考研试题方面的应用。     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。