二维线性离散系统理论在迭代学习控制中的应用

利用二维线性离散系统理论设计了线性离散控制系统的迭代学控制器,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的充要条件,该迭代学习控制器较为简单,且在应用中受到的限制也较少,说明二维线性离散系统理论在线性离散系统迭代学习控制中的应用是成功的。     

二维线性连续—离散型系统理论在迭代学习控制中的 …

针对线性连续控制系统,利用二维线性连续－离散型系统理论设计了一种新型的迭代学习控制方案,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的条件,说明二维线性连续－离散型系统理论在迭代学习控制中的应用是成功的。     

Banach空间二阶微分方程初值问题解的存在唯一性

结合单调迭代法方法有Ｍｏｎｃｈ不动点定理给出了Ｂａｎａｃｈ空间二阶微分方程初值问题解的存在唯一性定理,对文献「１」中结果做了本质改进。     

基于小波分形的图像压缩方法

给出了一种基于小波分形的图像有损压缩方法,首先,利用小波变换将图像分解为不同频率的分量,然后采用分形迭代函数系统,Ｈｕｆｆｍａｎ树等方法它们进行编码,实验表明,该算法在保证还原图像质量的情况下,有较高的压缩比。     

支持向量机函数拟合在分形插值中的应用

为消除分形插值曲线的断裂和周期现象 ,论文提出在分形插值的后期使用基于统计学习理论 ( SL T)的支持向量机 ( SVM)函数拟合方法。统计学习理论 ( SL T)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机是建立在 SL T理论框架上新的通用学习算法。用该方法对随机生成的分形模型进行拟合实验 ,达到很好的效果。所以 ,在分形插值后期使用 SVM函数拟合 ,不但可以消除插值曲线的不确定性 ,还可以保留分形曲线显示细节变化的优点。     

模糊映象的变分不等式的扰动迭代算法

利用变分不等式求解技巧 ,给出了Hilbert空间中模糊映象的广义变分不等式的解的扰动迭代算法 ,并讨论了其收敛性     

q一致光滑Banach空间中带误差项的Mann迭代过程

在q(＞2)一致光滑实Banach空间中,运用新的数学分析技巧,给出一类非Lipschitz及非值域有界的Φ-强增生映射和Φ-强伪压缩映射的带误差项Mann迭代序列的收敛定理,推广并概括了目前一些相应结果.     

一类动力学实验的计算机改进——D0、D∞与k的同时拟合

以经典动力学实验“蔗糖水解瓜在速度常数的测量”为例,用计算机拟合改进传统的数据处理方法,不需要测定D∞即可计算出反应速度常数,这不仅简化了实验,而且命名数据处理结果更为准确可靠。     

关于分歧问题的隐式迭代解

采用隐式迭代技术构造了一种求变分不等式分歧值近似解的新算法,该算法的收敛性分析仅要求相应算子的单调性及正规性,这种分歧值近似解的方法与有限维近似解法有本质的不同。     

GM(2,1)模型的残差拟合及数值解

用样条函数对ＧＭ（２,１）模型的残差序列进行插值拟合,然后作用于二阶线性微分方程,并以此修正原模型,得到一种新的预测模型ＧＳＭ（２,１）的数值解。