基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

基于Xception模型的遥感影像场景变化检测

由于遥感场景固有的语义特征,深度学习在场景分类中具有突出的语义特征提取能力,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的基于深度学习的方法大多没有精细描绘场景几何形状,而是利用固定大小的滑动窗口来对影像分类,这些窗口可能由多种场景类型的混合像元组成,导致场景识别的可分离性低,细节粗糙,分类精度低。针对这一问题,将简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)与迁移学习相结合,实现场景斑块的精确分类,进一步提高场景变化检测的准确性。首先基于SLIC算法,考虑强度分布的相关性,将遥感影像分割成多尺度斑块;其次利用Xception模型结合迁移学习网络从多尺度斑块中提取深度语义特征,并基于softmax分类器计算概率,从而判别场景斑块的类别;最后,基于场景分类的结果提取地物的变化信息。实验结果表明,该方法能够适应不同尺度的场景识别,达到利用窗口网格检测方法的最高水平,提高了场景变化检测的精度和效率。     

一类受到未知外部干扰的多智能体系统学习协同控制

针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真...     

有限个一致李普希兹渐近拟非扩张映像强收敛定理

在任意Banach空间中,给出了有限个一致李普希兹渐近拟非扩展映像强收敛于其公共不动点的问题,此结果推广了以前的结论.     

Banach空间中2类压缩映射不动点的具误差的Ishikawa迭代序列的收敛性

讨论了Banach空间中拟压缩映射对和广义压缩映射的具误差的Ishikawa迭代序列的收敛性问题,得出了在一定条件下,这2类压缩映射分别强收敛于它们的不动点.这些结论推广和发展了已有的相关结果,使这些结果的适用范围更广.     

Hilbert空间中(ψ)-强伪压缩映像不动点的迭代逼近

在Hilbert空间中研究了一类未必连续,甚至未必有界的(ψ)-强伪压缩映像的不动点的迭代逼近问题,获得了一个大范围收敛定理.     

Banach空间中严格伪压缩映射隐迭代过程的收敛性

在一致凸Banach空间中证明了有限个严格伪压缩映射族的隐迭代过程弱收敛于不动点的充分条件是要求此空间满足opial条件.论文中所得到的结果是对以前结果的一种改进和提高.     

Banach空间中Ishikawa迭代过程的收敛定理

用新的方法和技巧研究了Banach空间中Ishikawa迭代过程的收敛性,改进了相关结果.     

γ-条件下求解带不可微项方程的一种迭代格式

给出了求解带不可微项方程的一种迭代格式,利用优序列技巧,在γ-条件下,给出了该迭代格式的存在性与收敛性定理,并给出了误差估计.得到的结果为:当判据a≤3-L-2 2-L时,该迭代格式所产生的向量序列{zn}与{wn}均收敛于方程f(z) g(z)=0的唯一解z*,且有误差估计为:|z*-zn|≤t*-tn,|z*-wn|≤t*-sn.