THE APPROXIMATION PROBLEM FOR HYPERBOLIC POINTWISE CONTROL SYSTEMS

The distributed control approximation of pointwise control for the hyperbolic system isconsidered.First,it is,shown that there is a unique solution in C([0,T];L~2(Ω))for the hyperbolic systemwith pointwise input.Then an approximate technique of the hyperbolic pointwise input system isproposed,and it is proved that the solution of the obtained approximate equation converges in L~2-norm to that of the original pointwise input system.Finally,it is shown that under the quadratic index,the corresponding approximate optimal control is also convergent in L~2-norm.     

“混合型”雅可比级数的泰勒平均的点态逼近

给出了用“混合型”雅可比级数的泰勒平均逼近黎普希兹函数类的点态估计．     

基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法

针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题, 提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks, SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的雷达辐射源信号识别方法, 并在CNN中引入批归一化层, 进一步提升网络的识别能力。模型以雷达辐射源信号幅度序列作为输入, 自动提取信号特征, 输出识别结果。实验结果表明, SRNN相比于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)训练速度大大提升, 注意力机制和批归一化层能有效提高识别准确率; 在采用8种常见雷达辐射源信号进行的实验中, 所提方法在低信噪比条件下仍有较高的识别准确率。     

点态凸性模与空间中相关几何性质的关系

研究了Banach空间中点态凸性模与空间凸性模,非方常数之间的关系,并给出经典空间lp空间中任意一点的点态凸性模的估计.     

基于对角递归神经网络的粘度软测量模型

采用对角动态递归神经网络,基于生产过程的可测参数,构造聚酯(PET)的粘度软测量模型,实现PET粘度的在线估计。实验表明了方法的有效性和可行性。     

河流水污染模拟的多河段模型及其应用

给出了模拟河流分段的原则,根据连续性原理和Streeter—Phelps方程,建立了多河段BOD-DO数值离散方程,编制了求解离散方程和进行数据整理的计算机信息系统。运用多河段模型模拟河流的污染状况,不仅可以预测不同情况下河流水质的动态变化,而且可以运用模型预测治理后的水质变化情况,因此对河流污染的防治具有重要意义。     

正常返周期马链的平稳分布的构造

给出正常返周期链的平稳分布的构造,从而证明了关于正常返周期链的遍历性的一个定理.     

关于二阶线性递归序列的一些恒等式

设ωn+2＝Aωn+2-Bωn(B≠0) (n＝0,±1,±2,…),我们完全确定了何时有恒等式ωpn+r＝nΣk＝0(nR)i n-kskωqk+r (n∈N＝{0,1,2…}).设u0＝0,u1＝1,且u+2＝Aun+1-Bun(n＝0,±1,±2,…),对l,m∈N及函数fN→{k∈Zωk≠0},我们证明了关于l,m对称的恒等式1-1Σk＝0Bf(k)uf(k+m)-f(k)ωf(k)ωf(k+m)＝m-1Σk＝0Bf(k)uf(k+l)-f(k)ωf(k)ωf(k+l)它可用于计算无穷级数+∞Σk＝0Bf(k)uf(k+m)-f(k)/(ωf(k)ωf(k+m).本文的结果推广了南献[1]、[2]、[3]、[7]、[8]中相关的工作.     

一类变系数非线性递归序列的极限

对形如Fn＋2=a1（n）F ！b1n＋1＋a2（n）F ！b2n ，n≥1的变系数非线性递归序列｛Fn｝的极限问题进行了研究，给出了在满足一定条件时，序列｛Fn｝收敛且极限值与初始值F1〉0，F2〉0无关。     

基于L2(R2)直和分解的两个点收敛定理

根据经典Fourier分析中L^2（R^2）的直和分解，作者最近得到了一个与Mobius变换和信号分析相关的直和分解．本文将进一步研究L^2（R^2）的这两个直和分解并且得到了两个基于L^2（R^2）直和分解的两个点收敛定理．