数据库原理课程教学中几个重难点问题的多解探讨

课程中的重点、难点知识点如果能从多个角度解释、用多种方法求解,对学生掌握该知识点有极大帮助.通过论述数据库原理课程教学中关系运算中的除法和关系规范化理论中的候选码求解的多种解（算）法,使学生能够触类旁通、举一反三,更好地掌握该课程中这2个较难的知识点.     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

二阶p-Laplacian算子的奇异边值问题多解的存在性

应用锥拉伸和锥压缩不动点理论讨论了有关p-Laplacian算子的二阶微分方程奇异边值问题多个正解的存在性。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

刚性路面接缝传力杆挠度解析计算

采用能量变分原理推导了双参数地基梁平衡微分方程以及相应的边界条件,进而求得基于双参数地基梁理论的传力杆挠度解析通解.通过算例与传统单参数地基梁理论计算结果进行了比较,表明与单参数地基相比,双参数地基更能真实模拟刚性路面中混凝土对接缝传力杆的支承和约束,单参数地基是双参数地基的特例,传力杆受力分析时,剪切力和弯矩对传力杆挠度的影响同等重要,传力杆受力分析中,杆端弯矩和剪切力应同时考虑,传力杆宜采用弯剪梁模型.     

多极化多特征融合的雷达目标识别研究

雷达多极化组合态距离像与单极化组合态距离像相比包含了更多的目标信息,因此也具有更强的目标鉴别能力;而距离像不同的特征同样包含了具有一定差异的鉴别信息,可以用来提高距离像的总体识别能力。基于D-S证据理论将多极化信息和六种常用的距离像特征信息有效融合起来,获得了较高的识别率,基于仿真数据的实验验证了结论的正确性。     

多形状参数的均匀B样条曲线

利用分段积分的方法并引入多个形状参数,将单形状参数的均匀B样条曲线推广到多形状参数的情形;这类曲线具有标准的均匀B样条曲线及单形状参数的均匀B样条曲线的主要性质,如连续性、凸包性等;根据形状参数的各种不同取值,这类曲线既能整体地又能局部地调控其形状,由此生成的曲线与曲面,作为一种新的几何造型方法,可应用于CAD/CAM领域。     

不确定离散多时滞系统的模糊动态输出反馈保性能控制

针对一类用T-S模糊模型描述的不确定离散多时滞系统,研究了其动态输出反馈保性能鲁棒控制问题.通过构造一个相应的Lyapunov函数,给出了系统模糊输出反馈保性能控制律存在的一个充分条件和性能上界.并证明了该条件等价于一组线形矩阵不等式的可行性问题.进而,通过建立和求解一个凸优化问题,给出了系统设计次优保性能模糊输出反馈控制律的方法.最后通过一个算例来验证所给结果的有效性.     

水分胁迫对夏蜡梅气孔行为的影响

了解干旱对夏蜡梅光合作用的影响状况,为夏蜡梅的保护和培育提供理论依据,以盆栽2年生夏蜡梅幼苗为材料,分对照、轻度、中度、重度4组,研究了土壤水分胁迫下气孔导度的变化.结果表明:随着水分胁迫的加重,净光合速率、蒸腾速率和气孔导度降低;夏蜡梅气孔导度日变化曲线由双峰型逐渐转变为峰值很小的单峰型,与净光合速率有较好的相关性.重度水分胁迫下气孔限制和非气孔限制(为主)引起夏蜡梅净光合速率成倍降低,严重影响其生长.     

Choquet模糊积分融合模型中模糊测度的确定

用模糊积分进行多分类器融合时,模糊测度是至关重要的.有限的事例集上,基于模糊测度的Choquet模糊积分的计算可以用乘积与求和算子来表示,即转化成模糊测度的线性组合.本文用线性规划来确定模糊测度,并且用例子说明模糊积分融合方法要优于乘积法、最大值法、多数投票法、加权平均法等简单的融合方法.