具有变号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元

研究了一类具有变号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元,减弱了文献〔1〕中定理4相应的条件,而得到了同样的结果.因而改进了〔1〕中相应结果.     

可缩算子的不变概率测度

设T是复的可分Banach空间X上的一个可缩算子，若存在关于T不变的平方可积的概率测度m且m的支集张成X．那么T的幺模特征向量全体所张成X．     

区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法. 通过对完全一致性的演绎给出了区间数互补判断矩阵的一致性定义、性质及其判别方法; 同时, 提出了求解区间数互补判断矩阵排序向量的排序方法; 最后给出了算例.     

高阶微分系统特征值的上界估计(英文)

考虑高阶微分系统特征值的上界估计。利用正定矩阵、分部积分、Rayleigh定理和不等式估计等方法,首先将问题化为矩阵形式,建立了Rayleigh不等式,其次证明了三个引理,最后获得了用前n个特征值来估计第n+1个特征值的上界的不等式,其估计系数与区间的几何度量无关,其结果是文献[1-4]的进一步拓展。     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

关于De Rham曲线的分形性质

将S.Tasaki等人引入的De Rham方程推广为广义的De Rham方程,然后讨论其分形性质,证明其曲线是von Koch型曲线,最后在压缩比相等的条件下求出其维数.     

基于微粒群优化的快速K-近邻分类算法

随着全球信息化的出现,手工分类索引已经不适用于大规模信息的处理,自动分类的研究得到迅速发展。K-近邻法是具有一定效率的自动分类算法。本文将其与智能优化技术结合,用于基于机器学习的文本分类过程中。实验结果表明,对于庞大的文档集合分类,该算法提高了分类的速度和精度。     

基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤,克服以往威胁指标权重确定方法的不足,建立了区间数TOPSIS法评估目标威胁的数学模型。给出了仿真算例,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

一种基于组合核函数的非线性盲源分离方法研究

核函数方法由于其有效性和简洁性在非线性盲源分离问题的探索中得到了应用,但其单一核的映射不能很好解决完全非线性问题。针对这一不足,提出了一种采用组合核函数分离非线性混合信号的方法。通过引入变化尺度因子将不同核函数纳入一个整体成为组合核函数,利用分离信号的互信息作为目标函数来反馈调节该组合核函数的尺度因子,以此寻找到对不同非线性的最佳映射。仿真结果证实了该算法的有效性,且在解决完全非线性问题时,组合核函数比单一核函数具有更好的性能。     

基于各向异性参数模型的六自由度电磁跟踪系统

为了解决六自由度电磁跟踪系统三轴增益不一致带来的参数计算精度降低问题,提出了各向异性参数的模型.由三轴线圈匝数、面积、激励电流幅值和频率、电路增益决定各向异性参数的数值.在磁偶极子近场模型基础上推导出了包含各向异性参数的电磁跟踪系统模型.结合基于最大单位指向矢的跟踪算法和特征向量法求解位置参数,提高了算法的稳定性,克服了原跟踪算法位置参数求解局部误差放大的问题.,由接收信号矩阵直接推导姿态变换矩阵的表达式,避免了误差积累.该模型符合系统的实际运行环境,降低了硬件设计难度.实验结果验证了模型的正确性,提高了系统定位的精度.