值型线性双层规划的共轭对偶及最优性条件

利用DC规划的Frenchel-Rockafellar对偶规划的思想, 提出了值型线性双层规划的共轭值型双层规划对偶. 证明了原规划和对偶规划之间的强对偶性定理, 并给出其相关的最优解条件.     

求解简单液体径向分布函数的微扰方法

给出了求解简单液体径向分布函数的微扰方法,该方法把分子间相互作用势分解成参考势与微扰势之和,把径向分布函数、全相关函数、直接相关函数及桥函数表示成微扰级数的形式,假设零级桥函数为已经的参考流体的桥函数,其余级次的桥函数都为零,得到了各级函数所满足的积分方程和闭包关系.利用上述方法分别计算了单元和二元硬核Lenard-Jones流体的径向分布函数,并与用Choudhury理论计算的结果进行了比较,计算结果验证了本文方法的正确性.     

高速重离子系统的统计规律分析

在大型加速器中,一些重离子有可能被加速到很高的速度,对于这种高速重离子系统,相对论效应已经不能忽略;但是如果密度不很高,仍然可以忽略离子间相互作用而遵从玻耳兹曼统计规律。基于玻耳兹曼统计理论,分析了高速重离子系统的热力学性质,并讨论了两种极限结果。     

一组Billiard系统的衰减率

对具有慢混合率的奇异动力系统的研究方法是近几年才发展起来的,但应用到具体模型上还比较困难．研究了一组新型的半发散billiards系统．证明该系统碰撞映射的相关函数的收敛速率的上界为（lnn）^3／n^2,其中n表示离散时间．     

基于数据列变换的自回归预测方法的改善

证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,获得结论:设｛x_(k)｝为递增数据列,x_(1)>0,y(k)=ln(x_(k) (x_(k)~2 1)~(1/2)),则数据列｛y_(k)｝比数据列｛x_(k)｝光滑.给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证.     

非线性NLS方程的新显式精确行波解

给出一种求解非线性发展方程精确行波解的新方法——双函数法.借助计算机代数系统Mathematica,利用双函数法和吴文俊消元法,获得NLS方程的多组新的显式行波解,包括孤波解和周期解.     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

A new adaptive state space construction method for the mobile robot navigation

In order to solve the combinative explosion problems in a continuous and high dimensional state space, a function approximation approach is usually used to represent the state space. The normalized radial basis function （NRBF） was adopted as the local function approximator and a kind of adaptive state space construction strategy based on the NRBF （ASC-NRBF） was proposed, which enables the system to allocate appropriate number and size of the basis functions automatically. Combined with the reinforce- ment learning method, the proposed ASC-NRBF method was applied to the robot navigation problem. Simulation results illustrate the performance of the proposed method.     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。