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221.
本研究将延迟和扰动同时引入对偶风险模型中,讨论了带一般L(e)vy过程扰动的延迟对偶风险模型.主要通过构造几类特殊函数,结合It(o)公式和积分-偏微分方程等工具,得到了破产概率和破产时间期望值的渐近解.然后在延迟时间为有界的条件下推导出了破产概率的显示解.最后进行了数值模拟研究,模拟结果显示该模型下的破产概率比延迟对... 相似文献
222.
目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
223.
广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器 总被引:6,自引:0,他引:6
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。 相似文献
224.
应用锥拉伸和锥压缩不动点理论讨论了有关p-Laplacian算子的二阶微分方程奇异边值问题多个正解的存在性。 相似文献
225.
郑中发 《科技情报开发与经济》2006,16(20):91-92
针对噪声背景下股价指数曲线给出的一种小波硬阈值消噪和奇异点检测的有效方法,选择双正交样条小波作为基小波,运用小波分析消除信号噪声干扰;结合多尺度分析及奇异点的检测,揭示股价指数信息隐含的背景。 相似文献
226.
【目的】利用冰、云和陆地高程卫星-地球科学激光测高系统(ICESat-GLAS)回波波形数据,通过模糊模式识别算法,提出波形特征参数组合,对森林类型进行识别研究,以期提高森林类型分类精度。【方法】利用不同森林类型冠层在GLAS回波波形上表现出的差异性,提取波形特征参数 、K1'和 ;将本研究提取的波形特征参数与其他波形特征参数相结合,建立波形特征参数组合;对样本数据波形特征参数进行指标归一化和奇异点检测处理,剔除样本数据中的奇异点样本;结合模糊模式识别算法,计算不同森林类型分类精度。【结果】针叶林和阔叶林森林类型分类总精度为96.30%,其中,针叶林和阔叶林森林类型分类精度分别为92.86%和97.50%;针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类总精度为84.51%,其中,针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类精度分别为85.71%、97.50%和52.94%。【结论】模糊模式识别算法在森林类型分类方面具有一定优势,尤其在针叶林和阔叶林森林类型识别方面,识别精度较高。 相似文献
227.
文章使用Y型再悬浮装置探究在不同扰动强度和持续时间条件下,巢湖底泥沉积物再悬浮对上覆水体理化性质及重金属元素释放的影响。研究发现:沉积物再悬浮过程中,南淝河入湖区与西湖心的悬浮颗粒物质量浓度、pH值和溶解氧(dissolved oxygen, DO)均与物理扰动的强度、时间有关;南淝河入湖区上覆水体中Cr、Cu、Ni、Zn、Pb、Hg、As的质量浓度整体随水体流速和颗粒物悬浮时间的增加逐渐增大,Hg、Pb和Cu水溶态质量浓度在垂向分布上随水体深度增加而逐渐增大;西湖心上覆水体中Zn、Ni、Hg、As、Pb和Cr的质量浓度在扰动实验的初期迅猛上升至峰值,但后期逐渐下降并趋于稳定,且在垂向上分布均匀。通过分析释放通量发现,南淝河入湖区与西湖心上覆水体表层、中层和深层的溶解态重金属元素释放量并不是持续增长的,但可推断由于再悬浮进入上层水体的沉积物颗粒中重金属元素污染物含量比底泥中更高。 相似文献
228.
以实际物理问题作为背景的含有参数扰动因素的非线性波方程的研究是当代非线性科学的一个重要研究方向。本文应用改进了的Jacobi椭圆函数展开法求解在受扰情形下的一类非线性耦合KdV方程组,获得了一些新的变速解。 相似文献
229.
尚德生 《山东理工大学学报:自然科学版》2014,(4):34-35
通过对一类奇异摄动系统的慢散度积分零点的存在唯一性讨论,得到所讨论的系统(L)一定有且只有唯一一个周期解存在,且这个周期解是由快轨道和慢轨道共同构成的鸭环,同时这个周期解是不稳定的. 相似文献
230.
《华东师范大学学报(自然科学版)》2016,(2)
集合A到集合B上的一个一一映射f称为B的一个有效刻画。本文提出的选逆象指标法(SIIIM)给出集A_1={α:α=(I_s,η)~T∈C_s~(n×s)}到象集B_1={β:β=α(α~*α)~(-1)α~*,α∈A_1}的一个有效刻画公式,并证明了B_1是I{2,3}_s的稠密子集,且I{2,3}_s的每个元素都与B_1的某个元素置换相似,利用上述结果,分别建立了I{2,3}和长方阵广义逆矩阵类M{2,3}.的有效刻画公式。再利用等式I{2,3}_s=I{2,4}_s=I{2,3,4}_s,进一步获得了M{2,4},M{2,3,4}的有效刻画公式.算法3.1可用于无重复地计算I{2,3}_s的任一个元素. 相似文献