分数阶微分方程P-Laplacian反周期边值问题的解

利用Schauder不动点定理和Banach压缩映射原理,研究了一类非线性项中含有未知函数的分数阶导数的P-Laplacian反周期边值问题解的存在性与唯一性.     

Bochner-Riesz算子的变指数Lipschitz交换子在变指数空间上的有界性

借助变指数Lipchitz空间范数的等价刻画,讨论Bochner-Riesz算子的变指数Lipchitz交换子从变指数Lebesgue空间到变指数Lebesgue空间的有界性,同时也证明Bochner-Riesz算子的变指数Lipchitz交换子从变指数Lebesgue空间到变指数Lipchitz空间是有界的.     

时变脉冲微分方程初值问题解的存在性

首先给出了脉冲微分方程初值问题的解与相对应的常微分方程初值问题的解之间的关系,然后利用常微分方程理论讨论了一类时变脉冲微分方程初值问题,并在相对较弱的条件下建立了解的存在性定理,所得解允许和某些Sk相遇多次,推广了相关问题的已有结果.     

非线性KdV-Burgers-Kuramoto方程新的行波解

用双曲正切函数∑i=-ntanhi(ζ)展开法,得到了非线性KdV-Burgers-Kuramoto方程:ut uux αuxx βuxxx γuxxxx=0的36组行波解.KdV方程、KdV-Burgers方程和KS-KdV方程等的孤波解和行波解可作为特例类推得到.     

基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准.结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应...     

基于稀疏分解和预滤波处理的机载SAR图像超分辨率重建

提升图像分辨率一直是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像处理的一个重要方向。该文对低分辨率SAR图像受相干斑噪声影响导致超分辨率重建性能下降的问题进行了研究,提出了一种基于字典稀疏表示和预滤波的超分辨率重建流程。对低分辨率雷达图像的稀疏表示可以实现图像不同结构成分信息的分解,然后采用复数神经网络实现模糊核的校正以及预滤波,从而提升图像质量以及低分辨率SAR图像与超分辨率网络的匹配程度。通过上述处理流程可以避免更改网络训练设置的复杂操作,达到改善重建图像的性能,同时抑制了超分辨率网络对相干斑噪声的放大。实验验证表明,加入低分辨率SAR图像的预滤波处理步骤后,超分辨率网络的重构结果在视觉效果及客观指标上都获得了明显提升。     

边界条件含特征参数的三阶微分算子的自伴性和特征值的依赖性

研究一类边界条件含有特征参数且具有转移条件的三阶微分算子的自伴性和特征值的依赖性.通过在新的Hilbert空间定义线性算子T,将问题转化为对相关线性算子T的研究.利用算子理论,证明了该算子的自伴性,在此基础上,讨论了特征值的连续性,特别研究了特征值关于相关参数的可微性,并得到相应的微分表达式.     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

非支配解集的质量评价方法

多目标演化算法的目的是获得逼近Pareto最优前沿的分布均匀的非支配解集合,非支配解集的质量是多目标演化算法研究的重要领域.本文对目前提出的非支配解集的质量评价方法进行分类比较,为算法的整体性能评价和算法的性能比较提供了参考依据.     

利用启发性知识降低交叉算子破坏性的研究

在随机搜索的过程中,交叉算子被认为是演化算法的主要动力.然而,在搜索更好的候选解的时候,如果交叉点选择不当就会破坏一个已有的较好的候选解,使得交叉后生成的新候选解比原有的候选解更差.该文提出应用与问题相关的领域知识构建更有建设性的交叉算子,并应用于旅行商问题(TSP).实验结果表明,基于具有建设性的交叉算子的混合演化算法具有更好的性能.