Lanczos算法误差估计的若干问题

设Ａ为ｎＸｎ实对称矩阵，对于给定的ｊ个线性无关列向量组成的ｎ×ｊ实矩阵Ｑ，对任意ｊ×ｊ实矩阵Ｔ，记Ｒ（Ｔ）＝ＡＱ－ＱＴ。本文给出ｊ×ｊ实矩陈Ｈ，使｜｜Ｒ（Ｈ），并证明当Ｔ取矩阵Ｈ时，文献［１］中Ｐ．１２２定理４．１０的“”可以改变成“１”。     

适于奇异积分方程数值解求解过程中的新方法（Ⅰ）

提出了处理奇异积分方程（ａ（ｔ）ψ（ｔ）＋ｂ（ｔ）／π∫＾１－１ψ（τ）／τ－ｔｄτ＝ｆ（ｔ），－１＜ｔ＜１中ｂ（ｔ）不是多项式情况下求其数值解的一种有效方法，改进了现胡文献的一些附加条件。     

稀疏线性方程组求解的逐次超松弛迭代法

针对稀疏线性方程组求解问题，在论述迭代法离散化处理基础上，以二维热传导方程为例，导出了热传导方程离散化后线性方程组，用超松弛（SOR）迭代法对产生的稀疏线性方程组进行迭代法求解，并分析了收敛性和收敛速度，将超松弛迭代算法在计算机上实现，得出了一组与精确解较接近的数值解，验证了逐次超松弛（SOR）迭代法的精确性。     

基于奇异谱分析的校正磁共振图像非均匀场的新方法

提出一种基于奇异函数分析数学模型的校正磁共振图像非均匀场的新方法.首先将受非均匀场污染的图像低频分量移去,然后由较高频率的不受非均匀场污染的频率分量重构被移去的低频分量,进而重构无非均匀场的磁共振图像,最后估计非均匀场.该方法不需要组织密度参数模型,不用事先对图像进行预处理,完全不需要用户的参与.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

四元数矩阵的加权*-序

定义四元数矩阵的加权*-序,利用四元数矩阵的加权奇异值分解,给出加权*-序的一些刻画,讨论任意两个四元数矩阵可以同时加权奇异值分解的充分必要条件,由此得到四元数矩阵的加权*-序的一些性质.     

一族奇异摄动时滞方程的有限差分法

考虑一族奇异掇动时滞微分方程．基于奇异摄动时滞方程准确解的性质，在分片等矩的Shishkin型网格上构造了线性奇异摄动时滞方程的有限差分格式，证得数值结果是关于小参数一致收敛的．应用牛顿拟线性法求解非线性奇异摄动时滞方程．数值实验证实了理论结果的准确性，进而表明该理论估计是稳健的．     

由覆盖性测试应变识别简支梁破损

梁在破损处的应变突变明显，其它处甚至紧邻破损处的应变没有明显变化，由应变振型识别梁的破损，测试应变应沿长度覆盖整个梁，采用大标距应变片或应变测试辅助装置进行覆盖性测试是可行的，测量结果是标距范围内应变的平均．采用奇异值分解方法处理测试应变数据，可将微弱突变信号分离出来．     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.