一类矩阵方程的最小二乘双对称解及其最佳逼近

构造了一种迭代法求一类矩阵方程的最小二乘双对称解.研究了迭代序列的若干性质,证明了算法的收敛性.数值算例表明,这种迭代法是有效的.     

网络化控制系统连续动态输出反馈控制器设计

研究一类网络化控制系统的连续动态输出反馈控制器的设计问题.假设网络化控制系统的被控对象为一个定常时滞系统,其网络诱导时滞是随机的且小于一个采样周期的情况下,将此类网络化控制系统模型化为一个混合系统.然后采用李亚普诺夫函数、线性矩阵不等式的方法推导出了该网络化控制系统渐近稳定的充分条件.根据此充分条件,给定一个等式约束,然后通过求解一组线性矩阵不等式,获得了连续动态输出反馈镇定控制器.最后给出一个具体的数值和仿真实例说明了此设计方法是有效的.     

关于量子导引的一些刻画

文章根据有限维两体系统量子导引的局域不确定定理,提出了检测量子导引的非线性判据。补充证明了判断量子态不可导引的协方差矩阵判据和局域不确定定理的等价关系。     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于DSM与信息熵的装备体系结构贡献率分析

针对装备体系构成复杂等特点,构建了基于设计结构矩阵(design structure matrix, DSM)和信息熵的装备体系结构贡献率评估模型。首先,基于“整体、动态、对抗”的思想,建立装备体系贡献率评估的动态—静态DSM评价模型;其次,以单一能力最小为粒度对作战过程进行分解,依据元活动序列对装备体系能力结构进行网络化建模;然后,采用信息熵方法计算装备能力灵敏度。以某航空作战装备体系为例,验证了本方法的可行性和合理性。     

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法

为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。     

突发公共卫生事件下高校图书馆信息资源建设与应急服务研究

本文通过分析新冠病毒疫情下高校图书馆在角色定位,信息资源保障以及应急服务等方面所采取的措施,对高校图书馆在突发公共卫生事件中的表现给予肯定,同时,对高校图书馆在突发事件中应急反应、信息资源建设、应急服务能力等方面存在的不足进行思考和探析,并给出了一些合理的建议,以期为高校图书馆在突发公共事件下能进一步提升信息资源和应急服务保障能力。     

医院感染管理工作对突发公共卫生事件的影响评估探讨

研究医院感染管理工作对突发公共卫生事件的应对水平。选取2018年5月—2019年5月河西学院附属张掖人民医院实施常规医院感染管理收治的98例患者作为本研究对照组,将2019年6月—2020年6月实施综合医院感染管理收治的98例患者作为本研究观察组,对比医护人员对医院感染相关知识掌握的优良率以及患者院内感染发生率、对护理的满意率。观察组医护人员对感染相关知识掌握的优良率为93.33%高于对照组的73.33%,P<0.05;观察组院内感染发生率为4.08%低于对照组的14.29%,P<0.05;观察组对护理的满意率为93.88%高于对照组的77.55%,P<0.05。在医院突发公共事件的管理工作中,加强综合感染管理,可提高医护人员对感染知识的了解度,降低院内感染的发生,对提升医院服务质量具有重要意义。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。