关于部分变元全局渐近稳定性的一个定理

本文利用Liapunov直接方法得到了关于部分变元全局渐近稳定性的一个判别准则。     

关于一类不定方程的正整数解数

证明了正整数n分为m部分互不相同的无序分拆数Q（n,m）是不定方程x1＋2x2＋…＋mxm=n的正整数解数;利用将正整数n分为m部分的无序分拆数P（n,m）与Q（n,m）的关系,以及已有的P（n,4）的显表达式和关于不定方程x1＋2x2＋…＋5x5=n的非负整数解数A（n,5）的显表达式,给出了Q（n,4）与Q（n,5）的显式表达式.从而给出了不定方程x1＋2x2＋3x3＋4x4=n和x1＋2x2＋3x3＋4x4＋5x5=n的正整数解数的显表达式.     

结合小波金字塔的空频域亚像素图像配准

基于图像序列的超分辨率重建,是利用同一场景的多幅低分辨率图像重建一幅高分辨率图像,其实现过程可分为两个步骤:首先,利用亚像素图像配准技术将所有的低分辨率图像配准;然后,利用配准的多幅图像重建一幅高分辨率图像.针对配准这一问题,提出一种新颖的图像亚像素配准方法.新方法先将Haar小波分解出的低频子图应用频域Vandewalle方法进行初步配准,然后结合空域Keren改进方法进一步提高配准精度,同时利用金字塔在不同层上分别实现亚像素配准,并逐层累加配准结果.实验结果表明,即使在较大的平移和旋转情况下,相比只有空域Keren改进方法和只有频域Vandewalle方法,该方法的配准精度和超分辨率重建效果都得到明显提高.     

可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法

无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求。为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度。在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升。     

基于二进制粒子群优化的卫星典型件工艺知识挖掘

针对卫星典型件在工艺设计过程中设计任务量大、重复性工作多,且其历史工艺数据未能充分有效利用的问题,进行了工艺知识挖掘的研究,以提高工艺知识的重用性.首先对工艺知识挖掘问题进行了描述,建立了工艺知识的关联规则模型;然后针对海量数据中Apriori算法挖掘效率低的问题引入二进制粒子群优化(BPSO)算法,并构造了基于BPSO的关联规则挖掘算法.最后对卫星结构板这一典型件的历史工艺数据进行挖掘,得到了卫星结构板典型工序序列.基于BPSO的关联规则挖掘算法可以有效提高工艺知识的挖掘效率.     

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。     

基于改进齐套零件策略的车辆装配线新型物料配送调度

为了有效地解决汽车混流装配线物料供应的调度问题,提出了一种新型的基于线边超市的物料供应调度方法.首先,进行了问题域的形式化描述,同时确定了研究对象的一些假设,并建立了整数规划数学模型.而后,针对线边超市物料供应调度问题提出了改进齐套零件策略,为了求解该策略下物料超市补货任务的调度问题,构建了基于图论的模型以将调度问题转化为更容易精确定义和求解的数学问题,采用精确算法对目标函数进行优化.最后,对算法进行了仿真实验,结果表明调度算法是可行、有效的.     

鄂尔多斯盆地山西区页岩气开发潜力分析

山西地处鄂尔多斯盆地东南缘,为分析鄂尔多斯盆地山西区页岩气潜力,通过野外地质勘查和取样,结合页岩沉积条件、有机质丰度、岩芯分析等实验结果,对鄂尔多斯盆地山西区页岩气资源储量进行了初步估算,结论认为山西省境内页岩气资源丰富,具有较强的开发潜力。     

基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量系统的设计及实现

在深入分析以往旋翼桨叶共锥度测量手段的基础上,提出了一种基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量的新方法。由全景图像球面还原算法原理,推导出了一组用于计算桨叶锥度差的逆投影公式。利用同步电路控制摄像机拍摄实现了对目标桨叶的实时提取,并对全景图像的解算方法进行了相应研究。应用脉冲耦合神经网络(PCNN)对全景图像进行初次分割,重点介绍了在此基础上结合区域标记法对桨叶图像进行特征提取的过程并取得了很好的识别率。实验结果表明,该测量方法对于桨叶锥度差的计算具有较高的精度,可以应用于未来的实际生产过程。     

我国东西部GDP差异的数学模型分析

用线性神经网络模型进行分析和预测,发现东西部地区在上世纪八十年代中期以前,其GDP差距并不大,但在上世纪八十年代末开始,其GDP差距逐渐加大,特别是在上世纪九十年代,从1991—2000年的十年间,东部GDP增长速度都远高于西部地区;另一方面,自从2000年以后,从西部大开发和重庆直辖以来,特别是2004、2005、2006这3 a间,西部地区无论是人均GDP或总量GDP增长速度都反超东部地区,显示出西部大开发和重庆直辖为缩小东西部经济差异带来的绩效和由此带来的西部腾飞契机;通过神经网络数学建模预测分析得出目前我国东西部经济差异正处于双S曲线模型的中部时期;因此要抓住这一难得的历史契机,缩小差距,充分利用后来居上的发展规律,加快西部地区的发展。