基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

遥感估算植被覆盖度的角度效应分析

植被覆盖度是植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比.由于植被反射的二向性特性,不同角度估算的植被覆盖度原则上不可比,另外,不同观测角度对应像元不同的采样面积,对于非均一地表这种面积差异引起的角度效应也非常显著.本文除了考虑植被的二向性反射,还重点模拟分析了由于像元的采样面积差异引起的角度效应及其带来的植被覆盖度估算误差.模拟结果表明:相比天顶观测,在倾斜40°观测时,对于作物和裸土混合,由于面积误差带来的红光波段反射率差异已高达56%,同时引起的植被覆盖度估算误差达到23%,因此研究植被覆盖度的角度效应问题很有必要.     

π0与N- (N-)重整化链传播子的"精确"收敛公式与辐射修正

采用中性介子π0与核子(N-)反核子-N强相互作用Lorentz不变耦合模型,对π0与N- (N-)两类重整化链图传播子函数级数收敛性问题作了全面考察与深入研究,并利用链图传播子函数的精确理论计算结果,通过相关理论分析、推导后获得重整化链图传播子函数级数"精确"收敛公式;在此基础上又对两类重整化链图传播子"辐射修正"问题作了理论计算与分析.     

正规族与分担值

通过研究正规族与分担值之间的关系,得到如下两个结果:设F是区域D内的亚纯函数族,a1,a2,a3,a4∈C,a1≠a3,a2≠a4,a2≠0,若(A)f∈F,f(z)=a1(→)f'(z)=a2,f(z)=a3(→)f'(z)=a4,则F在D内正规;设F是区域D内的全纯函数族,k∈Z ,a,b∈C,a≠0,b＞0,若(A)f∈F,f-a的零点重级均≥k,f=a(→)f(k)=a,f(k)=a(→)0＜|f(k 1)|≤b,则F在D内正规.     

具有两个公共值集的亚纯函数的惟一性

讨论了亚纯函数的惟一性问题,证明存在一个具有12个元素的集合S使得对任意2个非常数的亚纯函数f与g,只要满足^-E3）（S,f）=^-E3）（S,g）和^-E（{∞},f）=^-E（{∞},g）,必有f≡g。     

一类非线性演化方程新的多级准确解

利用摄动法对NLS方程和Zakharov方程作展开.应用Jacobi椭圆函数展开法求得了零级近似方程的准确解,并在Lamé方程和Lamé函数的基础上分别求得一级近似方程和二级近似方程的准确解.这样,就求得此类非线性演化方程的多级准确解.     

涉及微分多项式的全纯函数的正规性

通过研究全纯函数族的正规性,给出了一个一般性的正规定则,改进了李江涛和仪洪勋的结果.设F为区域D上的全纯函数族,k为正整数,并令a(z),b(z)≠0,c(z)≠0为D上解析函数.若对(∨)f∈F,f的零点重级至少为k,且f(z)=0(→)P(f)(k) H(k) H(f,f′,…,(f(k)))=a(z),P(f(k)) H(f,f′,…,f(k)))=b(z)(→)f(z)=c(z).则F在D上正规.     

一类混杂构形的特征多项式

研究了一类由超平面和球面所构成的特殊的混杂构形,讨论了混杂构形的相交集的交半格以及混杂构形与原超平面构形的Mbius函数之间的关系,接着推广到多于一个球面的较为复杂的混杂构形,最后给出了混杂构形的特征多项式和房的计算公式。     

应用常微分方程建立数学模型分析综合国力

利用常微分方程建立综合国力的数学模型,并通过对此数学模型的分析,说明了如何将常微分方程的知识应用到综合国力的分析中,同时给出了此综合国力数学模型的数学分析过程。     

面波有限频率法3-D灵敏度核函数的计算

高分辨率面波成像应克服射线理论的高频近似假设,考虑有限频率效应.该文给出了一种计算面没有限频率3-D灵敏度核函数的方法.该方法可直接计算球壳层状地球模型中面波振型特征值和特征函数,而不再需要采用球化平变换来近似计算球壳层状地球模型中面波频散参数.作者计算了相位延迟、振幅扰动和群到时延迟的3-D灵敏度核函数,并对面波有限频率效应进行了讨论.分析结果显示:面波相位延迟的3-D灵敏度核函数同2-D体波走时的核函数形状类似,说明面波具有二维传播特性.对相速度数据而言,Fresnel带方法适用于低频面波的反演,射线方法适用于高频面波的反演,而对于中等频率的面波反演应采用有限频率方法.频率的商低是相对于所要取得的分辨率而言的.在反演地壳上地幔细结构方面,群频散数据更具有优越性;然而,群到时延迟核函数的极强的旁瓣可能使得反演变得不稳定.