具有相互干扰和恐惧效应的Leslie-Gower捕食-食饵模型的全局稳定性

研究了一类具有相互干扰和恐惧效应的Leslie-Gower捕食-食饵模型.利用blow-up方法研究了原点的稳定性.进一步研究了唯一正平衡的存在性和稳定性,并说明相互干扰和恐惧效应对正平衡的稳定性没有影响,但是可以改变唯一正平衡的值.并通过一些数值模拟验证了主要结论.     

广义分离变量非线性非自治系统的部分变元全局稳定性

利用一般分离变量Lyapunov函数方法 ,讨论了一类非线性非自治系统的解关于部分变元的全局稳定性 ,得到了保证平凡解关于部分变元全局稳定的几个充分性条件     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

连续变量问题全局优化的模拟退火法

本文针对过程系统连续变量优化问题中普遍存在的多峰现象, 探索了应用模拟退火法求解其全局最优解。文中根据连续变量问题的特性, 提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案, 并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响, 给出了这些参数的适宜区域, 通过三个例题的计算, 将模拟退火法与传统优化方法一梯度法进行了对比分析, 结果表明该法能够有效地解决传统的确定型优化方法所不能奏效的全局优化问题。     

非线性离散竞争系统的全局稳定性

考虑一类非线性离散的Lotka-Volterra竞争系统,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了保证该系统全局渐近稳定的充分性条件,并给出该结果在一类二维竞争系统中的应用.     

基于结构补偿的非线性全局场磁化率反演方法

定量磁化率成像是近年来磁共振成像领域中一项热门研究技术.定量磁化率成像技术通过逆向求解磁化率与相位的关系表达式,可定量地计算生物组织内部的信息变化,为相关的疾病诊断提供有效的辅助手段.定量磁化率成像需经过背景场去除、反演等多步计算,由此可导致误差的逐级传导并累加,从而降低定量磁化率重建精度.本文提出一种基于结构补偿的非...     

一类随机非线性系统的输出反馈全局镇定

将基于增益观测器的非线性系统输出反馈全局镇定控制器设计方法推广到随机情形,使之适用于一般的随机非线性系统.与已有基于反步法设计的镇定控制器相比,该方法不要求该随机非线性系统满足严格反馈条件,对其噪声向量函数也不要求满足光滑性条件.基于李亚普诺夫第二方法,讨论了所设计的控制器稳定的条件.一个二阶仿真算例表明该控制器设计方法是有效的.     

基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法

针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法(MOEA-PT)。全局搜索阶段根据Pareto支配关系将种群进行排序,依据临界层子集的排序等级执行相应的选择策略;局部调整阶段对种群中的个体进行微调,将新产生的个体与距离其最近的个体进行支配关系、分布性、收敛性的对比,替换较差的个体。分析了两个阶段对算法性能的影响,同时对引入局部调整策略后的种群进行了对比,结果表明局部调整策略能有效增强算法性能。通过对标准测试函数的求解,并与其他经典的多目标算法进行对比,验证了本文算法在收敛性和分布性等方面具有一定的优越性。     

二阶时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

讨论了二阶时滞的双向联想记忆神经网络平衡点的全局稳定性,利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了网络平衡点的全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件.     

求解全局优化问题的一种新方法

局部最优性必要条件是用来设计局部优化算法的一个主要工具。本文将介绍求解全局优化问题的一种新的方法：利用全局景优性器件（最优性必要备件[NC]和最优性充分备件[SC]）来研究一类{0,1}双值混合二次规划问题的一些最优化算法。首先利用其全局最优性必要条件[NC]来研究这类双值混合二次规划问题的局部最优化算法,然后针对于这类{0,1}双值混合二次规划问题,研究一类特殊的辅助函数Fr,x（x）来克服现有的局部极小点,最后利用所碍到的辅助函数Fr,x（x）和局部优化算法LOMMQP以及全局最冼性充分条件[SC]来得到具有一定终止准则的全局最优化算法（GOM）。