超奇异的Marcinkiewicz积分交换子的有界性

研究了由一类超奇异的Marcinkiewicz积分和Lipβ（R^n）（0〈β≤1）函数生成的交换子μΩ.ρ^b.证明了当可变核Ω（x,z）∈L^∞（R^n）×L^r（S^n-1）（r〉2（n-1）/n）时,交换μΩ.ρ^b在齐次Morrey-Herz空间MKp,q^α,λ（R^n）上的有界性,同时建立了参数型Marcinkiewicz积分交换子μΩ.ρ^b,σ在齐次Morrey—Herz空间上的有界性,拓宽了以往的结果．     

固定设计下回归函数局部线性核估计的渐近性质

讨论固定设计下,局部线性核估计内部和外界地区的渐近性质．固定设计下回归函数局部线性核估计具有自适应性,在内部地区和外界地区具有相同的收敛速度．     

矩阵向量空间上线性变换的对角化

由矩阵A定义了n阶矩阵空间Mn(F)上的若干线性变换φA,研究了其线性变化的对角化问题:在A可以对角化的前提下,利用A的特征根与特征向量得到了φA的特征根和特征向量,进而得出φA可以对角化.用A的互异特征根的重数得到了KerφA的维数和范围,用φA的特征向量得到了KerφA的基.     

一类带粗糙核的抛物型极大算子的有界性

讨论了一类带粗糙核的抛物型极大算子的Lp有界性,推广了Chen和Wang在1992年中的结果.     

基于核的有向强连通图计算机随机生成算法

针对图论算法研究和算法测试对随机生成有向强连通图的需求,在深入研究有向强连通图和极小有向强连通图的结构组成的基础上,提出了有向强连通图核的概念。参考有向连通图的随机生成算法,给出了一种有向强连通图的随机生成算法,并对该算法进行了测试。对具有上千个节点及上万条弧的强连通图的随机生成,采用该算法时间都在1 s以内,生成的结果能很好地应用于图论研究,以作为图论算法的随机测试用例。     

广义Arveson空间之间的包含关系

利用函数论的方法定义了一类广义Arveson空间,并得到了它们之间的一些包含关系.     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

标值点过程非参数估计的中偏差原理

考虑标值点过程的非参数核密度估计的中偏差,我们得到逐点中偏差原理且给出了速率函数的表达式,其中主要工具是Cramer方法．     

基于POI数据的贵阳市服务业空间格局及其影响因素

基于贵阳市中心城区178 749条POI数据,采用核密度分析、平均最近邻分析和区位熵分析,从服务业整体和分行业方面,探讨贵阳市服务业空间分布格局及其影响因素.研究发现:①贵阳市中心城区服务业已基本形成"双核多组团"的结构,极化成核现象显著,呈现出核心—边缘的空间结构;空间上整体呈"Y"型分布形态,主要分布在交通网络中心性好和地势低平的地区;②服务业分行业视角下,不同类型服务业的数量和集聚程度差异有统计学意义;存在明显的核心—边缘空间结构,具体分布模式呈现3种类型;专业化功能区差异明显,在城市边缘更易于形成专业化集聚区;③交通、地形、人口、城市规划是影响服务业布局的主要因素.最后从规划视角提出城市服务业布局优化的策略,对山地城市规划具有指导意义.     

基于核函数强化学习的抗干扰频点分配

针对学习未知动态的干扰图样问题，提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反，所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先，通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次，基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法，确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后，仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习，所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比，收敛时间更短，并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。