两类改进的六阶Newton迭代方法

通过改进4个三阶收敛的Newton迭代法得到一些新的方法来解非线性方程,并证明这些方法的收敛性.然后通过数值实例对新方法和原来的三阶收敛迭代法进行比较,说明新的迭代方法的有效性.     

基于IOWHA算子的区间预测模型及应用

针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,把区间数的左右端点作为两个独立的时序数列,通过引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子,分别建立以区间数左右端点的倒数离差相关系数最大化为准则的IOWHA算子的变权系数最优组合预测模型,再通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,并尝试给出各模型最优解的性质.最后利用数据进行分析,并和其他单项预测方法或组合预测方法相比较,从而证明该方法确实能够提高区间预测的精度.     

基于智能手机Tango传感器的室内三维场景实时感知

室内三维场景实时感知是室内增强现实、三维测图和机器人自主定位与导航的关键技术之一。利用智能手机Tango传感器搭载的单目摄像头和深度相机,根据实时获取的彩色图像和深度信息,研究并提出了一种实时的室内三维场景感知方法;该方法首先根据智能手机Tango传感器获取的彩色图像存在的问题,采用多项式函数对彩色相机进行校正。接着,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算子对彩色图像进行特征提取,利用RANSAC算法剔除误匹配点;并根据优化后的匹配点对采用ICP算法对手机姿态进行初步估计。最后,基于融合空间关系的视觉词典(SDBo W2)对感知的初步室内场景进行闭环检测;并通过图优化得到实时感知的室内三维场景模型。实验表明,方法能利用Tango传感器高效地获取室内场景完整的三维结构信息与纹理。     

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。     

双曲积分微分方程非常规Hermite型矩形元点态超收敛性分析及外推

利用非常规的Hermite型矩形元对一类双曲积分微分方程进行了有限元分析.首先利用B-H引理证明了该元的高精度结果,借助导数转移技巧和插值后处理技术,得到了H¹模意义下的超逼近性质和整体超收敛结果;利用B-H引理分析了该元的点态超收敛性质;最后,通过构造合适的外推格式,得到了具有O（h⁴）阶精度的外推解.     

Qp空间中的q-光滑模与算子逼近

研究了全纯Q_p空间中的基于有限差分的q-光滑模,获得q-光滑模在Q_p空间中的一些性质并利用推广的Abel-Poisson平均算子得到Jackson逼近定理.最后,利用de laVallée Poussin算子定量给出Q_p空间的最佳逼近.     

求解非线性加权互补问题的光滑算法

研究一个新的求解非线性加权互补问题的光滑算法.该算法利用一个带有权重的光滑函数,将非线性加权互补问题等价转化成一个光滑方程组,再利用牛顿法求解此方程组.在非奇异条件下,证明了算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.     

基于犹豫直觉模糊数的多属性决策方法

综合犹豫模糊集和直觉模糊集,提出犹豫直觉模糊集。针对犹豫直觉模糊集中不同元素对应的犹豫直觉模糊数,定义其基本运算法则。基于运算法则,设计犹豫直觉模糊数的加权几何和加权算术集成算子。构建犹豫直觉模糊数的得分函数和精确函数,实现不同犹豫直觉模糊数间的比较。考虑犹豫直觉模糊数的集成算子和比较方法,提出相应的多属性决策方法,并将此方法应用于混合云存储服务供应商的选择,阐释方法的应用性与有效性。     

函数列局部一致收敛的条件

给出了函数列局部一致收敛的充要条件,并对其局部广义一致收敛、局部亚一致收敛的条件进行了刻划.