改进的线性受限共轭梯度常模算法

提出了一种改进的线性受限共轭梯度常模算法,称之为M-LCCGCMA.其核心是采用最优自适应步长的方法对已有算法进行优化,并推导出步长的解析形式,确保了算法收敛于期望用户,提高了系统性能.通过对算法代价函数的理论分析,得出了算法收敛的条件.将算法在加性白高斯和多径衰落信道的环境中进行了仿真,结果表明,该算法的信干比性能和误码率性能均比现有的自适应步长常模算法要好.     

Poisson仿射群的性质

Poisson流形在现代Hamilton系统中扮演了很重要的角色,基于以前的研究,文章在李群上赋予poisson结构,提出了poisson仿射群的概念,在此基础上定义了Poisson括号,并证明了此poisson括号满足双线性,反称性,Leibniz法则及Jacobi恒等式,同时讨论了Poisson映射和Poisson作用的性质。     

基于塔式分解格式的多尺度平移伪框架的特征

引进多尺度平移伪框架的概念.借助于算子理论与滤波器理论,刻画多尺度平移伪框架的特征.建立广义多分辩结构的塔式分解格式,给出塔式分解格式存在的充要条件,得到平方可积函数空间的函数仿射框架展式.     

平衡损失下回归系数的最小风险估计

研究了线性模型中回归系数的最小风险估计问题.在平衡损失函数下,考虑了回归系数线性估计在线性估计类中的最小风险性,结果表明最小风险估计是非线性有偏估计,它与未知参数有关,当用未知参数的不同估计代替时,得到的估计都是一种估计的平衡.     

线性回归模型系数的有偏估计研究

针对引起线性回归模型LS估计性能变坏的根本原因,提出了回归系数的广义c-K估计,将众多经典的有偏估计结合在一起,对有偏估计的改进进行研究.分别证明了选择广义岭参数可对狭义岭估计进行改进,选择压缩因子可对广义岭估计进行改进,给出了参数的最优值.为病态线性回归模型系数的有偏估计的改进提供了有效途径.     

线性规划的不可行内点原始-对偶仿射尺度算法

本对线性提出了一个不可行内点原始－对偶仿射尺度算法,并证明了算法是一个多项式时间算法。     

关于仿射集对球的支承与严凸空间的特征

首先新扩张定义了定义了仿射集对凸集的支承及独立支承,找出了仿射集对球凸集支承的判定持征,指出了严凸空间中支承球都是独支承,最后讨论球被直线支承的情形,许多性质也成为严凸空间的特征。     

仿射集与仿射变换的若干性质研究

对于仿射集和仿射变换提出一些新的概念和性质。对于仿射集,提出了极大仿射无关组的概念,并指出了在平凡与非平凡仿射集中极大仿射无关组与极大线性无关组的关系;对于仿射变换,指出了仿射变换可以由其对一组仿射基的变换来唯一确定。     

凸集的拟端点与Banach空间的k-严格凸性

提出凸集拟端点的概念,利用它给出Ｂａｎａｃｈ空间的к－严格凸性的一个等价定义。     

基于迭代函数系统IFS的植物真实图像颜色生成的改进算法

首先介绍了分形图形生成的几种方法以及迭代函数系统IFS的一般概念,介绍了利用迭代函数系统IFS描述和生成自然景物的一般方法,并提出了一种如何根据所选用的仿射变换来真实绘制植物颜色的简易算法,并在计算机上实现的效果较好,绘制出来的植物颜色比较真实一些。