Morawetz乘子与Schroeinger方程的局部正则性

正则性估计在Schroedinger方程的理论研究中有着十分重要的作用,可用分析Schroedinger方程解的衰减问题及方程解的存在性问题。为将附加条件推广到更一般的情况,考虑了带有势函数的Schroedinger方程的初值问题,利用Morawetz乘子,得到了带有势函数的Schroedinger方程解的局部正则性估计。     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。     

MCFC电堆的自适应模糊控制器的设计

根据熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）的数学模型，为了在温度允许界限内保持MCFC电堆对外电压输出的恒定，采用自适应模糊控制理论对MCFC电堆的控制进行研究，设计了一种具有两个自适应调整模块（参数调整模块和聚类分析模块）的模糊控制器，仿真结果表明自适应模糊控制方法在性能和效果上都比PID控制有明显的提高，从而能够保证MCFC电堆在运动过程中的可靠性。     

一类广义非线性波动方程组在无界区域上的整体解

研究无界区域上的一类广义耦合非线性波动方程组问题,利用Sobolev插值不等式和加权空间,对t做一致先验估计,得到整体解的存在性.     

一类抛物型耦合偏微分方程组的混合有限元方法

针对一类抛物型耦合偏微分方程组给出了混合有限元方法，在引入椭圆投影的基础上，得到了与双调和方程同样的误差估计，实际计算表明，该算法效果良好。     

一种基于相似性的文档聚类算法

针对常见信息检索技术的缺陷，提出一种基于相似性的文档聚类分析算法，将文档集合转化为向量集合，基于向量之间的余弦相似度，采取凝聚的层次聚类算法来获得聚类，给出了算法的详细描述的一个测试实例。     

一类非线性抛物型方程组的变网格有限元方法及其理论分析

对一类非线性抛物型方程组提出并分析了一类全离散变网格有限元格式，从而在不增加计算量的基础上更加充分地发挥了有限元数值解法的高精度优越性，并在相当一般的情况下得到了最佳的L^2模误差估计．     

改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用

提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions，径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明，改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法，可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。     

均匀棒纯纵向运动方程的全离散格式及误差估计

文中提出了均匀棒纯纵向运动方程的全离散有限元格式,得到了有限元逼近的最优阶L^2和H^1及超收敛H^1误差估计．     

突发事件下应急物资配送问题的改进算法研究

应急物资配送主要是应急车辆在最短的时间内把应急物资从各地应急储备仓运送到救灾点集散中心,其研究的核心是最短路径选择问题。将最邻近算法应用于应急物资的配送路径选择,提出一种多对多的改进最邻近优化算法。在该算法中,克服以往只能解决一对多问题的局限性,引用全新的编码方法,以时间作为衡量标准,同时对组合参数进行选择进化,以实现组网路径的有效选择。通过仿真实验证明该算法具有很好的适应性。