五言平仄顿式对式和粘式的律定

近体格律诗是中国古典诗歌的宝贵财富,因此对这种形式主义诗歌的研究也就显得尤为重要。五言律诗成熟于南朝齐梁永明年间,但其格律因素的萌芽却在先秦《诗经》时代,经过了漫长的历史过程和各个时期诗人的努力探索才得以成熟,它表现为言句顿式、联句对式、跨联粘式等方面的律定。     

带有控制结构约束的次优状态反馈律的研究

研究了带有约束机制的次优状态反馈律,主要对终端时间tf=∞系统建立次优状态反馈的数学模型.通过简单控制结构约束的引入,消除状态变量不完全可测所造成的障碍,从而得到了带控制结构约束的次优必要条件及改进后的迭代算法.     

基于分层移动的移动IPv6快速切换方案

快速切换是移动IPv6技术的关键问题之一.为了改善移动IPv6的快速切换性能,文中提出一个基于分层移动的快速切换方案HMFH.该方案基于微移动和链路层触发的思想,重点针对切换过程中的切换延迟、切换丢包、可扩展性以及路由影响等移动特性进行设计.仿真结果表明,HMFH具有切换延迟短、切换丢包少、可扩展性好、路由效率高等优点...     

Direct algorithms for constructing high-order conservation laws of nonlinear partial differential equations〖CB〗

提出了构造非线性偏微分方程高阶守恒律的直接法并在Maple上实现,算法易操作,效率高.作为算法的应用,考虑了许多高维非线性偏微分方程,如Caudrey-Dodd-Gibbon-Sawada-Kotera方程、Boiti-Leon-Manna-Pempinelli方程和(2+1)-维Burgers方程以及It?方程组,得到了它们的新的高阶守恒律.该算法还可用于构造更高维更高阶的守恒律,亦可推广至微分-差分方程(组).     

基于AIC方法的切换神经网络模型设计

将切换系统设计中的切换思想与神经网络相结合,构建了切换神经网络模型.根据模糊C均值（FCM）聚类方法将样本数据分为多组训练数据,每组数据对应训练一个单一神经网络模型,再利用赤池信息准则（AIC）制定相应的切换规则.根据输入数据特性,选择单一网络或多网络组合的输出作为模型输出,从而达到函数逼近目的.本模型更好地利用了各个子网络在特定区域具有较高逼近精度的特点.仿真结果表明,切换神经网络模型有较高的逼近精度.     

附加约束奇异Lagrange量系统的量子化理论

 研究了含附加约束奇异Lagrange量系统(约束奇异系统)的量子化,给出了该约束奇异系统修改的Dirac-Bergmann算法,分析了系统的经典正则对称性,研究了它的路径积分量子化和量子对称性质,通过实例说明经典理论中对称性和守恒律的关系在量子理论中不再有效.     

直流系统和直流馈线屏接线方式及切换运行分析

对直流系统和直流馈线屏接线方式进行了介绍,详细地分析了直流系统不同接线方式的特点,并针对两组蓄电池、三套充电装置接线方式的切换运行进行了论述,对今后直流系统的运行维护具有一定的借鉴意义。     

基于时空关系的手机定位数据处理方法

应用手机定位技术进行交通信息的采集是当前国内外研究的一个热点.但是效果并不如人意,其中手机定位数据中包含了大量的“噪声”是一个重要原因.以某区域的手机定位数据作为对象,结合CELL_ID定位技术与手机切换的原理,首先根据蜂窝网基站的点数据,创建了与之对应的点、面图层;然后采用基于GIS时空关系的方法,对手机定位数据中“...     

具混合时滞的随机神经网络的稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用随机分析的方法,建立了一类具有混合时滞和马尔可夫(Markovian)参数切换的随机神经网络均方渐近稳定的判据.所考虑的混合时滞既包含时变的离散时滞也包含无穷分布时滞,神经网络的参数切换由某个马尔可夫链所确定.     

广义Hirota-Satsuma耦合KdV方程的对称及应用

将广义Hirota - Satsuma耦合KdV方程作为研究对象,首先借助古典Lie点对称法研究了它的对称群理论,并且利用对称群的思想得到了四组新形式的精确解;其次,探讨了该方程允许的全部四阶对称;最后,作为对称在物理上的重要应用,还进一步地分情形给出了它的五条守恒律.