多项式Bezout矩阵的约化与Vandermonde矩阵的逆

讨论了一般多项式基的多项式Bezout矩阵的约化、多项式基Vandermonde矩阵的逆以及它们之间的关系,方法是利用标准幂基到一般多项式基的转移关系.     

An型量子群的基本模的典范基

设g是An型的有限维复单李代数,U是g的量子群.对g的每一个支配权λ,存在一个最高权λ的有限维不可约最高权U-模V(λ).本文确定n≤5时An型量子群的基本模V(λ)(即λ是基本支配权)的典范基.     

基于径向基神经网络的目标识别研究

本文讨论了传统的径向基(RBF)神经网络聚类算法的基本原理,针对其选取初始中心矢量的不足,提出了一种新的选择初始中心矢量的方法,给出了新的学习算法,并将其应用于目标识别.仿真结果表明,新算法比传统的RBF算法具有更强的聚类能力,使目标识别更加准确.     

土壤磷素流失强度评价模型

土壤磷素流失强度评价对于控制面源磷素流失,降低受纳水体富营养化程度极为重要。为了探索一套有效的评价方法,该文对土壤磷素流失机制进行了研究,并且在对土壤磷素循环及背景参数进行分析的基础上,应用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络技术建立了土壤磷素流失强度评价模型。将模型运用于江苏省土壤普查样本的算例结果显示,96.7%的学习样本拟合相对误差小于0.3,预测相对误差均在0.4以内。结果表明,模型是精确的,可以用于实际土壤磷素流失的评价。     

古代中国政治思想和古希腊、古罗马政治思想的比较

古代中国和古希腊、古罗马的政治思想同样是以奴隶制经济为基础的,但古代中国和古希腊、古罗马的具体的政治思想却不同。从历史自然条件、社会建立基础、政治思想基础、政权组织形式以及君主素质等方面对两者分析比较,探究了两者政治思想异同的原因及其对中世纪、近代及现代的中国和欧洲的政治思想的深远影响。     

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络

提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络．利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力，并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置，同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元，以达到简化径向基神经网络结构的目的．实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络，结果表明，所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40％，学习的准确率可提高1%以上，而且网络结构更加精简．     

实事求是:邓小平治国理论与实践的基石

邓小平是中共第二代中央领导集体的核心,中国改革开放的总设计师。十一届三中全会以后。他在治理中国的实践中取得了巨大成功。邓小平治国理论与实践的基石就是实事求是。邓小平始终把实事求是作为评判是非曲直的根本原则,探索中国特色社会主义道路的理论基点,确立依法治国方略的思想基础。推进改革开放和社会主义现代化建设的根本思想方法,制定国际战略和对外政策的科学依据,从而使我国的社会主义事业得到健康发展。     

基于改进型径向基函数网络的船舶非线性航向自适应逆控制

针对非线性船舶控制中传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,提出了一种基于改进型径向基函数(RBF)网络的自适应逆控制(AIC)方案,RBF网络相比通常的非线性自适应模型,结构更为简单且不存在局部极小问题.对“The R.O.V Zeefakkel”散装船非线性模型的仿真结果表明,AIC在显著改善对象动态响应性能的同时,具有良好的鲁棒性和扰动消除能力,适用于对机动性要求较高的中小型船舶控制.     

基于神经网络补偿的多传感器航迹融合

针对多传感器环境的条件提出了一种基于神经网络补偿的航迹融合方法.各传感器的测量值用线性卡尔曼滤波器进行处理并将获得的局部航迹传送到融合中心.首先对局部航迹进行融合,然后引入神经网络来减少因共同过程噪声而导致的融合估计误差,其中神经网络采用Dan Si-mon提出的网络结构,并对神经网络权值的优化采用无痕卡尔曼滤波(UKF).仿真结果表明,这种融合方法对跟踪具有过程噪声的目标非常有效,而且过程噪声发生变化时该方法仍是有效的,从而使得它在很多实际应用中具有潜在的价值.     

应用时变小波包零树编码实现心电数据的高效压缩

为减少传统小波零树编码算法中孤立零的出现,以确保编码压缩后信号的熵减,提出了时变小波包零树编码算法,构建了最优小波包基下低冗余映射关系,同时考虑到心电信号自身的时域相关性,将时频域结合考虑,进一步降低了信息熵,最终明显改善了压缩效果.实验结果表明,该方法保留了小波零树编码可以实现累进传输编码的优点,并且取得了更好的压缩性能.