单增序列灰色GM(1,1)模型解之间的误差分析

针对单调增长原始数据序列, 文章在理论上讨论白化型与内涵型GM(1,1)(grey forecasting model)模型解之间的相对误差. 在推导出两个模型解之间的相对误差上界表达式的基础上, 作者研究了相对误差上界函数的性质, 讨论了相对误差一致上界关于原始数据序列长度n的单调性. 结果表明当发展系数位于[-1/(n+1),0]内时, 白化型与内涵型GM(1,1)模型解之间的相对误差上界是0.9%,可以合理使用白化模型代替内涵模型; 而发展系数在区间[-2/(n+1),0]内时, 这两个模型解之间的相对误差可能达到8.64%, 此时白化模型代替内涵模型须较谨慎地使用.     

网络结构特征与链路预测算法关系研究

以美国航空网络、科学家合作网络和线虫新陈代谢网络等5种实际网络为例进行了综合实验,用结果数据定量化描述了同配系数、集聚系数和网络效率等网络结构特征参数,与基于局部信息和全局信息的两类链路预测方法结果之间的关系。通过对结果的分析,得到了网络同配系数为正且聚集系数大于阈值(约0.1)时适用基于局部信息的预测方法,否则适用基于全局信息的预测方法;以及集聚系数、网络效率与局部信息预测方法的结果成正比,与全局信息预测方法成反比等结论。这些结论为通过网络特征参数进行链路预测方法的选择提供了定量化的参考依据。     

系统辩证论新议

系统辩证论是在批判还原论和机械论中诞生和发展的，这方面，在认识上还表现出不彻底、不深入、不完善性：阐述了系统辩证认识的一些新看法，在彻底相对传统科学上，提出系统辩证律——相对传统学科中传统事物（组分事物）与系统特征事物（统性事物）的对立统一律；在深入矛盾网络分析中，提出系统矛盾网络多维辩证律——纵向一分为二、横向一分为多、立体切向结构功能耦合辩证法；在实际辩证法运用中，提出系统矛盾两部分析法；它们共同构成系统辩证论体系。     

弹性轨道上二自由度磁浮车辆动力学仿真研究

建立了二自由度磁浮车辆轨道耦合动力学模型,选用合理的控制方案和数值算法,对车轨耦合动力响应基本特性进行了数值仿真,证明了所采用的控制方案能实现磁浮列车稳定悬浮运行。此项研究对进一步探讨磁浮车轨相互作用问题,完善系统设计参数具有参考价值。     

基于广义卡尔曼滤波的飞机防滑刹车变结构控制

飞机防滑刹车控制的关键是控制机轮的滑移率，为了使机轮工作在最佳滑移率，得到最大结合系数，提出了一种基于滑移率控制的防滑刹车变结构控制律。由于飞机滑跑时的真实速度很难测量，为此采用广义卡尔曼滤波器得到飞机刊车系统非线性模型的状态估计，状态估计值作为防滑刹车控制器的输入。计算机仿真结果显示该控制律改善了飞机的防滑刹车性能，具有较强的鲁棒性。     

轨道动力学可视化仿真研究

研究了在机车车辆一轨道耦合动力学视景仿真系统中，轨道系统动态行为仿真的逼真性和实时性问题，提出了一种能准确模拟轨道系统振动行为的有限长轨道单元法，考虑到钢轨以梁的形式参与振动的实质，通过实时建立具有一定垂向、横向和扭转振动形态的钢轨模型来模拟钢轨的振动行为。仿真结果表明，在保证优良的实时性的同时，利用该方法不仅可以建立更加符合实际的轨道模型，而且还能真实地模拟轨道子系统各组成部件的各种特殊振动行为。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

常微分方程线性系统的一般理论与方程求解

在常微分方程的全部内容中,线性系统部分占有特别重要的地位,这不仅因为其自身的理论已被研究得十分清楚外,同时线性系统又是讨论非线性系统的基础.利用线性空间理论进一步对常微分方程线性内容及方程求解做一些分析和探究.     

落球法测定液体粘滞系数实验设备的操作技巧

通过对落球法粘滞系数测定仪的分析而获得实验误差来源，通过提高实验技巧而克服仪器的弊端，使小球沿容器中心轴线准确下落，从而提高了实验成功率。     

基于信号稀疏性的EMT流型辨识

针对电磁层析成像流型识别率低的问题,提出基于信号稀疏性的EMT流型辨识方法.在Maxwell方程组电磁感应原理基础之上,用Comsol有限元仿真软件建立了带有8个电磁线圈的仿真模型.首先建立了几种不同流型的仿真模型并测量其电压值,将测量电压归一化后作为EMT流型辨识的判别依据;然后将其表示为稀疏性组合;最后通过信号稀疏性建立的数学模型求得最优解,从而实现流型归属.实验结果表明:本文方法能对环流、核心流等进行识别,且识别率较高,是一种值得进一步研究和推广的方法.