基础解系的一种算法

文章用矩阵理论得出几个新结论,从而应用新结论得出基础解系的一种算法.     

系统结构模型分部的底层要素法

本文从系统的底层要素出发，提出并证明了底层要素存在性、底层要素后果集并集的完全性以及它们在同一部分的充分必要条件，由此导出了系统结构模型分部的算法，实际应用进一步说明了这一方法的有效性。     

RC线的角法

若ｅ（ｔ）是一列阵，将方程写为矩阵形式，可求解，因Ｍ是厄米的，将其对角化，通过本征方程，求其本征值。     

离散大系统的多级控制

本文使用反馈控制和广义逆矩阵研究离散大系统的多级控制问题,即在局部控制器上加所谓“校正”控制器,达到中性关联作用,使整个系统的性能指标为极小,且得到较小的性能指标偏差的上界。     

基于离散特征系统的抛物方程源项反演方法

主要研究离散特征系统下抛物方程源项反演的对数型正则化方法。首先,用有限差分法离散椭圆算子,利用分块矩阵的特点计算出椭圆算子的离散特征值和相应的特征向量;然后,将它们应用到抛物型方程源项反演的对数型正则化方法中。通过数值实验表明,对数型正则化方法可以通过离散特征值及其对应的特征向量成功实现。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

利用时域间断伽辽金算法 求解Tellegen介质中的电磁波

目前,利用时域间断伽辽金方法（DGTD）求解各类介质中的电磁传播问题时,通常考虑求解普通介质本构关系的麦克斯韦方程组。 然而,具有非互易性本构关系的Tellegen介质中的电磁传播非常复杂,且少有研究。基于Tellegen介质的本构关系,推导出了一种适用于该介质的时域间断伽辽金系统矩阵离散方案,准确模拟了平面波在Tellegen介质中的时域传播特性。利用所提出的算法,计算了空气与Tellegen介质的分层空间模型,分析了Tellegen介质对电磁波极化偏转角度的影响;同时,针对不同电磁参数的Tellegen介质,计算了反射波与透射波的电场偏转角度,并将时域间断伽辽金方案计算的结果与文献［1］以及解析解进行了对比,验证了该方法的有效性与可行性。     

三角矩阵余代数上的有限Gorenstein余表现余模

利用范畴的等价定理和范畴之间的正合函子,给出了三角矩阵余代数Γ=(T _TM_U0 U)上的有限Gorenstein余表现余模的具体形式,并且得到三角矩阵余代数Γ与余代数T及U之间的有限Gorenstein余表现维数的关系Max{G.cp.dimT,G.cp.dimU}≤G.cp.dimΓ≤G.cp.dimT+G.cp.dimU+1。     

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。