基于对角隐式Runge-Kutta公式的无约束优化方法

通过把一个无约束优化问题转化为一个等价的常微分方程,利用二阶半对角隐式Runge Kutta公式构造了求解无约束优化问题的LRKOPT算法。LRKOPT算法具有与IMPBOT方法相似的数值特性,但LRKOPT算法可以看成是最速下降方向与牛顿法方向的非线性组合,而IMPBOT方法为它们两者之间的线性组合。在目标函数为一致凸函数的假设条件下,证明了LRKOPT方法的具有全局收敛和局部超线性收敛性。数值结果表明LRKOPT方法具有很好的数值稳定性并且LRKOPT方法的计算效率优于IMPBOT方法。     

超分辨率处理中振铃现象的分析与抑制

为了抑制在实施FFT插值法重构的超分辨率图像中可能出现的振铃现象 ,深入分析了出现振铃现象的原因及产生条件 ,在此基础上设计了抑制振铃的频域补偿滤波器及其自适应算法。大量实验和比较结果表明 ,处理后的图像不但分辨率有所提高 ,而且未出现振铃现象 ,质量更好 ,从而证明了所设计的抑制振铃频域补偿滤波器及其自适应算法的有效性。     

多元超立方体交换结构信元丢失率仿真分析

研究了多元超立方体交换结构(MHSF)的信元丢失率性能。分析表明，当各交换节点的流量均匀地发送到各个目的节点时，MHSF的信元丢失率d与MHSF的元数k、链路加速因子s、链路缓冲大小m以及节点内部端口数M等因素有关；同时仿真结果显示，在可应用参数范围内，d明显有随着s、m或k(通常M固定)的增加呈指数规律下降的趋势，并且在较小参数条件下MHSF就具有较低的信元丢失率。     

对农户生产职能与经营职能分工的超边际分析——对农业产业化的新兴古典范式分析

以报酬递增为前提，刻画农户生产职能与经营职能专业化的分工经济，运用超边际分析方法求解农户职能分工的一般均衡结构，认为农户职能专业化产生的分工经济是农业产业化发展的基本动力，降低交易费用是农业产业化兴起的基本经济条件。     

武器装备体系设计问题求解框架与优化方法

针对武器装备体系的多学科特征以及优化求解困难的问题,在“基于决策的设计”研究框架下,提出了一种基于博弈理论的多学科协同决策方法。该方法在结合多属性效用理论和响应面建模方法建立武器装备体系多学科优化模型的基础上,分别引入经典博弈协议和行为博弈协议描述学科设计团队之间的交互作用,实现耦合决策模板的优化求解。以超地平线登陆作战装备体系的设计优化为例,证明了所提方法的可行性和有效性。     

窄带相参雷达调制谱超分辨处理方法

针对采用时分体制下窄带相参雷达对单个目标的连续跟踪时间变短,导致频谱分辨率降低的问题,提出了一种连接不同时间段回波信号的方法。该方法利用MUSIC算法估计窄带雷达时域回波的模型参数,然后用该模型连接不同时间段信号。通过该方法,可以提高窄带相参雷达时分多目标跟踪时的频谱分辨率,有利于调制谱特征的提取。对仿真和实测数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

迟滞非线性系统自适应鲁棒控制

介绍用超磁致伸缩材料与压曲放大机构组合设计的微位移驱动器,并设计了控制系统.建立了超磁致伸缩执行器基于输入电压-输出位移的机电系统传递函数模型.对微位移驱动器的迟滞特性用微分方程建立了模型.在此基础上构造迟滞模型与传递函数相结合的系统模型.由滑模控制理论,对所建模型提出了可以调节信号跟踪精度的自适应鲁棒控制方法,用Lyapunov稳定性理论进行了系统稳定性证明.通过系统模型仿真与simulink中的半实物仿真实现了该控制率,并验证了模型的准确性和补偿控制的有效性.     

中国货币供给的超外生性检验

应用计量经济学方法实证研究中国货币政策对经济增长的影响 .结果表明 ,在改革期间( 1 978-1 998) ,尽管货币变量是经济活动的弱外生变量 ,但不是超外生变量 .这一结果说明 ,虽然改革期间货币变量对 GDP的变化有重要影响 ,但使用货币政策支持经济增长的效率会受到体制变迁和制度变化的强烈制约 .     

超生产容量阻止对手进入有效性的实物期权分析

将产业中企业竞争的策略行为推广到不确定性的市场环境中,用实物期权分析方法研究了行业内的垄断企业阻止具有决策灵活性的潜在进入者时,投资超生产容量策略的有效性.研究基于行业内企业的生产容量对进入者项目价值的影响评估,给出了业内企业生产容量对对手的进入期权价值和投资决策的影响结果,证明了当潜在进入者有足够的决策灵活性:投资前持有进入期权,投资后持有暂时停止和恢复期权时,对业内企业设置的任何生产容量,潜在进入者都会等待有限的时间后投资进入行业,即在净现值分析方法下有效的、以超生产容量阻止进入的竞争策略,对于持有投资和生产决策期权的进入者是无效的.     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.