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161.
证明了正项级数的一种新微分判别法:∞k=1 f(k)是正项级数,令f(x)是相应的正连续函数,且d/dx[1/f(x)]=g(x),如果f(x)g(x)x≥1+α(α>0),级数收敛;如果f(x)g(x)x≤1,级数发散.这一判别法简单易推广,结合非标准分析,论述了微分判别法的完备性,同时该方法也是一般的函数项级数和无穷限积分敛散性的判别法.  相似文献   
162.
尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.  相似文献   
163.
赵峰  张军英  刘敬 《系统仿真学报》2008,20(20):5506-5510,5515
基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.  相似文献   
164.
一致逼近方法及其在多准则评估模型中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一致逼近方法,系统地归纳了求解多准则评估模型的基本思想,介绍了一致逼近方法的基本原理及具体算法,并给出了一些进一步构造单一准则的方法和实验对比结果.  相似文献   
165.
交错级数敛散性的一个新判别准则   总被引:2,自引:1,他引:1  
交错级数是数学分析重要内容之一,对交错级数敛散性的判别方法目前并不多.关于交错级数的敛散性,给出一个新的判别准则,利用这个准则不仅能够判定一个交错级数的敛散性,而且能够判定交错级数是绝对收敛还是条件收敛.选择实例对给出的判别准则的可行性进行了检验.  相似文献   
166.
给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.  相似文献   
167.
应用材料破坏分析软件MFPA2D(material failure process analysis),模拟了平面应力下双向应力比不断变化条件下脆性材料的不同破坏失稳过程,并以玻璃为例,重点研究了其在复杂应力状态下不同双向应力比对脆性材料裂纹扩展和断裂的影响. 研究结果表明,裂纹失稳扩展时的应力强度因子值随着双向应力比的升高而升高. 该结果证明双向应力确实对脆性材料的断裂韧性有影响. 理论分析得出的应变失效准则与数值模拟研究结果及试验结果的比较研究表明,应变失效准则作为脆性材料在双向应力下的断裂准则是可行的.  相似文献   
168.
以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.  相似文献   
169.
[目的]研究Boussinesq系统弱解的存在唯一性以及强解的爆破准则.[方法]通过拟抛正规化方法建立Boussinesq系统在Sobolev空间Hs(R)×Hs-1 (R)(s≥1)中弱解的存在和唯一性,利用能量估计、输运方程理论等方法得到系统强解精确的爆破准则.[结果]首先得到了Boussinesq系统在Sobol...  相似文献   
170.
通过Navier-Stokes方程以及利用光滑解的先验估计方法,来探讨三维MHD方程的压强在Besov空间B·r!,!(R3)中的弱解正则准则.证明了当压强π(t)满足:π(t)∈L22+r(0,T;B·r!,!(R3)),-1≤r≤1此条件时,则三维MHD方程的一组弱解(v(x,t),b(x,t))在(0,T]上是正则解.  相似文献   
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