局部凸拓扑向量空间中的向量变分不等式与集值优化

利用与仿射上导数相关的向量变分不等式的真有效性,对局部凸拓扑向量空间中的集值优化问题的Henig有效性、超有效性、锥超有效性等给出了一些充分、必要条件,从而推广了一些已知的相关结论.     

异步电机矢量控制系统动态仿真方法

介绍了应用高级语言结合图形化工具仿真动态研究异步电机矢量控制系统的方法.异步电机模型、采用矢量控制策略的变频器模型和通用机械负载模型在Simulink中建立并组合为完整的变频调速系统仿真模型.模型被转化嵌入到C 的主程序而得到可以进行全面、动态、可视化仿真的异步电机变频调速系统软件.测试结果表明该方法得到的仿真模型正确,软件功能多样,使用方便.     

光的偏振与光矢量的相位及其方向的关系研究

研究光在介质中传播时,相位和偏振方向的关系及相位对光矢量指向的影响,表明相位与偏振方向无关,相位的变化对光矢量指向的影响能用相关公式进行处理.     

基于半波编码的语音码本的设计

语音编码技术是语音信号处理中的关键技术之一，语音编码包括波形编码和参数编码以及混合编码3种方法．在对语音实验分析的基础上，提出一种语音波形编码的新方法——半波编码．较详细地阐述了浊音初始码本和码本的制作方法，并类推出清音和无声码本的制作．经实验证明，这是一种有效的语音码本的设计方法．     

An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

基于矢量空间的群体聚类方法研究

通过对群体成员的思维模式进行分析,基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法,通过执行该使算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集。在此基础上,定义并计算群体中各个聚集的偏好和整个群体的偏好,定义并计算群体中各个聚集的一致性指标和整个群体的一致性指标,为群体决策提供依据。最后通过一个实例对算法和一致性指标等进行验证。     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

旋量与张量、旋标架与零标架的对比研究

严格证明了关于零矢量、零标架、旋量及旋标架的11个性质，对旋量与张量、旋标架与零标架进行了比较研究，表明旋量对于研究黑洞的零曲面性质是比张量更为优越的工具．     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。