体上某些分块矩阵的Drazin逆

令Ωn×n记体Ω上的所有n×n矩阵的集合.对于一个固定的A∈Ωn×n,若正整数k=min{l|Al+1X=Al对某个X∈Ωn×n},则称k为A的指标.如果X∈Ωn×n满足下面的方程组AX=XA,X2A=X,Ak+1X=Ak,其中k为A的指标,则称X为A的Drazin逆,当k=1时,A#=AD被称为A的群逆.Ωn×n的某些分块矩阵的Drazin逆和群逆的存在性和表示被给出.     

神经网络在伺服系统中进行摩擦力补偿的方法

由于非线性摩擦力的存在,很难用传统的方法对其进行建模。首先讨论了摩擦力及其描述方法,在通过用神经网络对被控对象进行建模的基础之上,利用自适应逆模型神经网络控制器并联PID反馈控制器对控制对象中的摩擦力进行了补偿,并通过一直流伺服系统的仿真试验,验证了该方法是可行的。     

基于卫星测高的孟加拉湾海洋时变重力研究

针对GRACE卫星仅能探测到大空间尺度的重力变化,提出利用卫星测高数据反演高空间分辨率的海洋时变重力.首先将CryoSat-2卫星测高数据按月分组,基于每组海面高数据计算沿轨剩余大地水准面梯度和格网剩余垂线偏差,然后利用逆Vening-Meinesz公式反演月重力异常,最后基于全部月重力异常数据计算格网大小为3′的CryoSat-2时变重力.以孟加拉湾及其周边海域为例,在2011年2月—2020年4月间,CryoSat-2时变重力的周年振幅和周年相位分别为(0.10±0.03)μGal和98.84°±0.43°,同期GRACE数据的周年振幅和周年相位分别为(0.66±0.05)μGal和93.52°±0.08°,两者的周年信号基本一致;CryoSat-2和GRACE时变重力的线性趋势分别为(0.02±0.01)和(0.09±0.01)μGal/a,均表现为增长.结果表明：3′×3′格网的CryoSat-2时变重力能够反映出研究海域重力变化的季节性信号和长期趋势,验证了利用卫星测高数据反演高空间分辨率海洋时变重力的可行性.     

Banach空间中的有界线性算子广义预解式的存在性

本文利用Banach空间中有界线性算子广义逆的稳定性特征来研究广义预解式的存在性,借助这一结果我们对两类重要的有界线性算子:Semi-Fredholm算子和有限秩算子给出其存在广义预解式的具体的特征.     

泛延拓矩阵的极分解与扰动界

用矩阵分解和广义逆的相关性质给出泛延拓矩阵的极分解、广义逆和扰动界的若干计算公式.数值实例结果表明,该方法在数值精度不变的情况下可极大降低计算量与存储量.     

Banach代数中两个元素之和与积的广义Drazin逆

令a,b为具有单位元1的Banach代数A中两个广义Drazin逆的元素,a^d为a的广义Drazin逆.利用Banach代数中的幂等系统考虑两个元素之和与积的广义Drazin逆,在ab²=bab,b^πba²=b^πaba,a^db²=ba^db等条件下给出a,b之和与积的广义Drazin逆的表达式.     

定数截尾样本场合三重威布尔分段模型的统计分析

考虑定数截尾样本场合下三重威布尔分段模型,提出了一个优选准则,从而得到参数的逆矩估计和区间估计,并通过实例说明本文方法的简便易行。     

面向文本分类的张量残差图卷积网络模型

针对现有文本分类模型上下文信息挖掘不足、全局特征表示提取不充分等问题,提出了一种基于张量的残差图卷积网络模型．首先,以归纳学习方式构建文本图,挖掘文本中蕴含的句法关系、语义关系和序列关系并整合构建邻接张量,捕获文档的高阶上下文信息与关键局部特征信息;然后,利用残差连接加深网络深度,处理图卷积网络过平滑问题,提升模型的泛化能力;最后,设计图读出机制聚集所有节点特征,提取文本的全局特征表示．在R8和MR数据集上进行了实验评估,实验结果表明与已有文本分类方法相比,所提方法取得了优越的分类效果．     

基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。     

具有非局部条件的脉冲拟线性积-微分方程适度解的存在性

利用不动点理论和算子变换的方法,给出了Banach空间中具有非局部条件的脉冲拟线性积-微分方程适度解的存在 性.所用的方法可对f是连续紧算子和f是Lipschitz连续的情形进行统一处理.