广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

一类非局部扩散方程解的局部存在性和唯一性

主要研究了一类非局部扩散方程解的局部存在性和唯一性.由于非局部扩散的特殊性,采用Banach不动点定理分别得到了Cauchy问题,Dirichlet和Neumann初边值问题下解的局部存在性和唯一性.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

三角阵列超材料的声传播特性

为了使声波产生不同于传统天然声学材料的反常传输特性,采用COMSOL有限元方法模拟了声波在局域共振型声子晶体中的传播特性,给出了二维三组元局域共振型声子晶体的振动机制,并以原胞为基础构建了三角形阵列的声学超材料模型,探究声波与该模型内原胞间的局域共振特性。仿真结果表明,从三角阵列模型底边入射的平面点状及线状激励声源在受到模型的调控后都会重新在顶角处汇聚成焦点;通过入射由三角阵列构成的矩形模型能实现点源的低损耗搬移效果;将两至三个相同的三角阵列组合成平行四边形和梯形模型后会产生平面声波的变向传输。模拟结果显示,此种以原胞为基础的三角形声学超材料阵列模型,在共振频率下会产生反常声学现象,并且随着模型构造的改变,其共振特性也会随之变化,产生不同的反常声学现象。研究结果可为声隐身、声探测及声波低损耗定向传输等研究提供新思路。     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

混凝土结构三维徐变的有限元计算方法

由于传统的杆系有限元程序和公式解法不能精确考虑和计算混凝土结构的三维徐变和局部效应,因此提出了一种混凝土结构三维徐变的有限元计算方法.首先说明了三维徐变的计算原理,并对有限元计算过程中的主要模块进行了阐述.在此基础上,对一个钢筋混凝土柱算例模型进行计算,并与Dischinger公式算法进行对比;钢筋及混凝土应力、模型变形等与公式解法相差在5%以内.同时,采用该方法实现了对箍筋影响及结构局部应力分布的时变分析.最后,为分析剪切应力对徐变变形的影响,对一预应力钢筋混凝土梁进行了三维徐变计算,计算结果与试验值吻合良好.     

地方高校学科服务模式定位与设置——基于湖州师范学院图书馆学科服务模式的思考

阐述了建立学科馆员制度的现实背景及意义,分析了目前存在的问题,介绍了几种学科服务模式,指出地方高校图书馆学科服务的设置原则与建议。     

Harris Laplace特征区域 Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像水印算法抵抗旋转、剪切、水平镜像及联合几何攻击能力差的问题,提出一种局部化遥感图像数字水印新方法.算法首先对水印图像进行 Arnold置乱预处理,并将其行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;在宿主遥感图像中提取 Harris Laplace特征点,依据特征点确定水印嵌入特征区域;规范所选特征区域,对其进行归一化后实施 Contourlet变换,利用奇偶量化方法将数字水印嵌入选定的变换系数内.实验证明算法对滤波、噪声、JEPG压缩等常规信号处理具备较好鲁棒性,并且能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击     

关于单层神经网络结构特征的一个结果

目前有许多神经网络模型以 Hebb 规则做为学习的基础.在 Hebb 规则中不包含神经元的几何结构信息.但对点数相同的二维点阵和一维点阵,大脑易于记忆二维点阵,因为它有更多的几何结构特征.Kohonen在中论述了生物神经网络的结构特征.本文在Hopfield 网络中引入几何结构信息,对其联想记忆过程做了理论分析和实验研究,试图研究单层神经网络的结构特征对联想记忆的影响,并探讨实现局域连接的可能性.1 Hopfieid 神经网络模型及结构信息的引入Hopfield在文中提出了一个神经网络离散模型.此模型中包括 N 个神经元,它们