修正的Navier－Stokes方程的空间－时间统计解

就于１９６８年提出的描述粘性不可压缩流体的修正的Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程定义空间－时间统计解并证明空间－时间统计解的存在唯一性，进而由修正Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程空间－时间统计解的存在性得到修正Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程（个别）解的存在性的证明．     

基于支持向量机的景象匹配区选择方法

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

一类偏微分方程弱解存在性

一类如下拟线性偏微分方程{-div(|Du|p-2Du)+b(Du)+u|u|p-2u=0,在U内,u=0,在U上.这里的U是有界的并且边界是光滑的区域,应用不动点方法研究此类方程弱解的存在性.     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

相似比a∈[1/4,1/3)的泛Sierpinski垫片的精确Hausdorff测度

讨论了泛Sierpinski垫片的精确Hausdorff测度计算问题.当相似比a∈[1/4,1/3)时,记s=-log3/loga为泛Sierpinski垫片的Hausdorff维数,该文证明了泛Sierpinski垫片的s-Hausdorff测度为1.     

基于Simulink的肺部CT图像边缘检测

<正>如今,CT(计算机断层扫描)成像技术为肺部疾病诊断提供了强有力的工具,但是由于现代成像技术的迅速发展,CT成像产生的数据也日益庞大,这给医生的诊断工作带来了巨大的困难。计算机辅助诊断技术的出现大大地提高了医生的诊断效率,并减轻了劳动强度。现在,CT图像中肺部疾病的计算机辅助诊断技术已成为全球的研究热点之一。     

Dziok-Srivastava算子的应用

∑p表示E0={z：0〈｜z｜〈1}内解析且形为f（z）=z^-p＋∑^∞ n=1anz^n-p的P叶函数全体组成的类。主要研究Dziok—Srivastava算子Hp,q,s（α1）一些性质。     

确定性信号的Poisson过程与局部平均采样逼近

用新的Ditzian光滑模和统一的新型K泛函导出了利用Poisson过程及局部平均采样定义的Szasz-Kantorovich算子逼近确定性信号的强逆不等式,进而给出了[0,∞）上的有界连续函数的光滑性与Szasz—Kantorovich算子逼近误差的渐近关系．     

带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含

引入了一类新的带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含，在Hilbert空间中使用极大η-单调映象的预解算子方法建立了这类变分包含解的存在性定理，构造了求此类变分包含解具误差的新迭代算法，并讨论了算法的收敛准则。