耦合Schrdinger-KdV方程组的行波解

利用齐次平衡原则及修正的双曲函数展开方法,求出了耦合Schrdinger-KdV方程组的一些行波解.     

基于深度学习和IHPO的桥梁结构模型修正方法

针对桥梁结构模型修正中实测振型不完备的问题,基于简支梁动力试验,利用卷积神经网络强化实测非完备振型,联合强化后的完备振型和实测频率构建目标函数,采用改进的猎食者优化算法修正结构有限元模型,并与用实测非完备振型和频率构建目标函数进行模型修正的方法进行对比。结果表明：基于深度学习和改进猎食者优化算法修正的简支梁结构有限元模型的前4阶频率与实测值误差均小于0.5%,振型的模态置信准则值均大于0.99,且模型修正的平均消耗时间比使用实测非完备振型进行模型修正时少45%;所提出的方法具有更高的精度和效率,且传感器数量仅为4个时12单元简支梁也能获得精确的模型修正结果。     

神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究

神经网络室内定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性,针对样本采集工作量大的问题,本文提出了一种多点多映射概率样本的增强方法.该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性,利用少量实测点数据,快速构建多点反应环境影响的特征,然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据.实验结果表明...     

LiH基态分子(X1∑+)的结构与势能函数

采用量子力学从头算方法,分别运用二次组态相互作用QC ISD(T)/6-311++G(3df,2pd)方法和电子相关单双耦合簇CCSD(T)/6-311++G**研究了氢化锂(L iH)分子基态的结构与势能函数,计算其光谱数据(ωe、ωeeχ、Be、αe、De),结果与实验光谱数据吻合较好。表明L iH分子基态的势能函数可用经修正的Murrell-Sorb ie+c6函数来表示。     

随机扫描振动中结构疲劳寿命的预测

应用应力场强度理论,分析、推导按宇航标准进行随机扫描振动中,复合循环应力作用下材料的应力函数f(iδj)和应力场强度δF1的具体形式,建立随机扫描振动的振动量值与结构疲劳寿命的直接联系,对在高频率(500-2 000 Hz)阶段材料的塑性行为和实验数据进行分析,得到适用于LY12-CZ的寿命修正因数.同时,通过对三因数公式进行修正,得出复合循环应力作用下,预计结构抗振动疲劳寿命的经验公式.     

全球原油市场间信息溢出的实证研究——基于CCF方法与ECM模型

采用基于协相关函数(CCF)的Hong(2001)方法和基于协整理论的误差修正模型(ECM)系统研究了全球原油市场的Granger因果关系与信息溢出.研究市场包括伦敦、纽约、迪拜(Dubai)以及东南亚的塔皮斯(Tapis)和米纳斯(Minas)原油市场,结果显示伦敦和纽约的原油期货交易在信息溢出方面占主导地位,东南亚、迪拜、伦敦和纽约四个市场的原油现货交易处于弱势地位.采用Hong(2001)方法的研究结果表明,在10%水平上,纽约WTI期货是伦敦Brent期货下跌风险的Granger原因,因此WTI期货略占优势.此外,在检验Granger,因果关系和信息溢出方面,实证表明Hong(2001)方法优于ECM.     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

耐用品动态Bertrand模型

依据耐用品的市场容量随着时间发生变化的特点,修正了传统的Bertrand竞争模型,得到两阶段情形下的两个企业同时博弈的耐用品动态Bertrand模型及其所对应的价格均衡解.通过对模型的比较与分析可知,新模型是对传统模型的进一步扩展,并且能够适用于更为实际的竞争情形.     

基于MQNM的双基地雷达目标定位改进算法

针对求解双基地雷达目标定位问题常用的Gauss-Newton法自身固有的缺点,如收敛精度和收敛速度依赖于迭代初值与真实值的接近程度和函数的非线性程度,进一步考虑了目标函数Hessian阵的二阶信息,结合MQNM法(修正拟牛顿法)提出了一种双基地雷达目标定位问题的优化改进算法。计算机仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

无人机图像增强方法的研究与实现

以无人机采集的低照度图像为研究对象,提出了一种改进的低照度图像增强算法.获取无人机采集图像的灰度直方图,计算灰度像素的均值和方差,通过计算亮度系数划分亮暗区域;根据滑动窗口的像素均值与设定的阈值进行计算得到修正系数,完成图像亮度的修正;为减小时间复杂度使用三次快速均值算法替代高斯滤波进行去噪.结果表明,本文的算法能够有效地改善图像局部亮度、提高图像对比度和保留轮廓边缘纹理信息.