张量曲率边界识别方法在煤田火烧区磁异常中的应用

 为了准确识别煤田火烧区边界位置,对火烧区磁异常进行更加精细的解释,将张量曲率边界识别方法引入到煤田火烧区磁异常的解释中,探讨分析煤田火烧区磁异常的张量曲率特征.根据煤田火烧区磁异常的特点,利用张量曲率的较大特征值和较小特征值分别圈定煤田火烧区和正常区.模型试验中,通过与常用的Theta 图以及垂向导数等方法对比,体现了张量曲率分析方法在地质体边界识别中的优越性,验证了该方法在火烧区边界识别中的有效性.将该方法应用于乌达某煤田实测磁异常数据的解释,发现利用该方法圈定的火烧区范围和其他勘探结果以及已知地质资料相符,说明该方法可以准确有效地识别煤田火烧区和正常区边界范围,为煤田火烧区的磁异常解释提供很好的依据.     

互补判断矩阵中新元素导入的保序条件

通过一反例说明文献[7]中的错误,并对互补判断矩阵在采用χ2排序方法时,导入新元素后的强保序条件、弱保序条件进行了研究.     

小波域互补鲁棒水印算法研究

为提高用于版权保护的数字水印的鲁棒性,基于图像小波信号分析方法,分析了各种处理攻击对图像小波系数影响的不均衡特性,并根据该特性提出嵌入位置和嵌入方法互补的新颖水印算法.同时基于人眼视觉系统,对嵌入系数进行筛选以保证水印的透明性.实验证明该方法可抵抗各种图像处理攻击,具有较好的鲁棒性.     

求解P＊（k）线性互补问题的不可行路径追踪算法

提出了一种求解P＊（K）神线性互补问题的不可行路径追踪内点新的算法,此算法可以取任意正的初始点,并证明了算法的代数复杂度;最后通过数值试验说明了算法的有效性和稳定性．     

风光互补发电系统优化配置及利用

随着时代的发展,科学技术的进步,对能源的需求量越来越广,可再生能源的利用是人们研究的方向和目标。作为一种新型的,环保．节能,高效的可再生能源-风光互补发电。受到世界各地的重视,本文主要对风光互补发电系统的优化配置以及利用进行了研究。     

一类非单调对称锥线性互补问题解集的性质

本文考虑具有笛卡尔P*(κ)线性映射的对称锥线性互补问题.在一定的条件下,讨论这类问题解集的非空性、紧性、以及凸性.所得结论为设计求解这类问题的算法提供了重要的理论基础.欧几里德若当代数理论是该文分析的主要工具.     

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法. 先把绝对值方程转化为线性互补问题, 再结合牛顿方向和中心路径方向, 通过求解一个线性方程组得到搜索方向.  获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法, 并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解, 数值实验表明方法是有效的.     

土壤有效空间对物种多样性-生产力关系的影响

利用人工构建的小尺度植物群落就土壤有效空间变化对物种多样性—生产力关系及其作用机理的影响进行了研究.结果表明:大、中、小不同有效土壤空间条件下的各物种单播表现大不相同,说明土壤有效空间的大小对物种生产潜力的发挥有重要作用.土壤有效空间对物种多样性—生产力关系格局也有重要影响.在小土壤空间条件下,物种多样性与生产力间表现为单峰曲线关系,而随着土壤有效空间的增大,物种多样性与生产力关系发生了变化:中等土壤空间条件下二者间表现为线性趋势,但线性关系不显著;大土壤空间条件下二者间为极显著线性关系,表明土壤有效空间的增加可增强物种多样性对生产力的促进作用.相对产量总和计算结果表明:在小土壤空间条件下,物种多样性与互补效应间呈现出单峰曲线格局,多样性较高的混播群落中物种间对资源的互补性利用受到一定程度的限制;相反,在中、大土壤空间条件下,互补效应与物种多样性间呈显著的正相关关系,说明土壤有效空间的增加有利于多样性较高群落中物种间对资源的互补性利用.随着土壤有效空间的增加,多样性对生产力的促进作用增强,这种作用主要是由于较大土壤空间条件下物种间资源互补效应的充分发挥.     

MIMO-OFDM系统的同步算法

针对MIMO-OFDM系统中对同步要求较高的问题,提出一种MIMO-OFDM系统中的时/频同步算法,该算法与其他同步算法的关键区别在于将完备广义互补正交同步码组用作同步序列。对于完备广义互补正交码组,在各分量码不重叠的情况下,具有任何相对相移的任意码以及任意码对的自相关特性和互相关特性都是理想的,这一理想特性使得时/频同步算法简单高效。该同步算法分为4步:(1)通过信号自相关实现时域上的同步;(2)通过快速傅里叶变换(FFT)实现频域上同步;(3)使用相干检测和精确时间同步实现多径分离;(4)通过相位差分算法实现精确的频偏估计。仿真结果表明:即使在低信噪比如0dB的多径快衰落信道中,MIMO-OFDM系统也可以在时域和频域上实现精确同步,同时具有高度稳定性和可靠性。     

人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.