具强阻尼黏弹性波动方程组解的指数衰退

研究一类包含强阻尼项的非线性波动方程组的初边值问题.根据方程组的特点,构造了能量函数,研究能量函数的性质,并利用所得结果、积分估计及Poincaré不等式,得到了在一定条件下该问题解的指数衰退性质.     

AHP判断矩阵排序的一种新方法

为了得到一种更适用的互反判断矩阵排序方法,根据一致性判断矩阵中任意两行对应元素之比为常数这一性质,运用约束规划模型推导出一种简便实用的判断矩阵排序的新方法。实际算例结果表明,应用该新方法得到的排序权重比传统的判断矩阵排序方法得到的排序权重的分辨率更高,且该新方法易于程序实现。     

广义凸(h,φ)多目标规划的充分性和对偶性

在两类(h,φ)广义凸函数的假设下, 用分析方法研究(h,φ)多目标规划的最优性条件和对偶问题, 得到了一些充分最优性条件和对偶定理.     

Post李超代数结构的性质

通过post李超代数的定义, 讨论post李超代数结构的基本性质, 给出post李超代数的一些存在性结果, 并利用post李超代数可构造LR超代数和左对称超代数, 给出交换post李超代数结构的相关结果.     

矩阵的特征值定位和非奇异性判定

通过将复方阵A分裂为A=sI-B(其中: s为任意复数; I为单位矩阵; B为复方阵), 利用矩阵非奇异性判定已有的方法, 得到了A的含有两个参数（s和正整数k）的特征值包含集和非奇异性的判定方法, 并证明所得特征值包含集和非奇异性判定方法比已有结果更精确、 更具一般性. 数值结果表明, 通过调节s和k, 可以对A的特征值进行更精确定位, 从而判定A的非奇异性.     

基于文本情感特征的心理评估模型

构建基于文本情感特征的心理评估模型. 首先, 根据词语的情感极性和词性设计词语特征, 将文本中的每个词语映射成情感词向量, 进而将其作为卷积神经网络的输入, 并加入注意力机制对输出结果进行优化, 得到包含情感特征的文本向量表示. 其次, 使用Bayes正则化算法优化权值, 控制并平衡神经网络拟合程度, 改进BP神经网络算法的网络泛化能力. 最后, 将文本向量作为Bayes正则化神经网络的输入, 预测学生的心理状态, 与心理评估结果的对比实验结果表明, 模型效果较理想.      

素环上的一类非全局可导映射

设R是包含非平凡幂等元且有单位元的素环, Q={T∈R: T2=0}且δ: R→R是一个映射(无可加假设). 用代数分解方法证明了： 如果对任意的A,B∈R且［A,B］B∈Q, 有δ(AB)=δ(A)B+Aδ(B), 则δ是一个可加导子, 其中［A,B］=AB-BA为Lie积.     

集值向量优化问题近似有效解的最优条件和对偶性

在Banach空间中考虑集值向量优化问题的Henig近似有效解和Global近似有效解的最优条件和对偶性. 在锥 次不变集值映射的假设条件下, 建立集值向量优化问题Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点的充分性最优条件与Mond-Weir型、 Wolfe型两类对偶定理. 作为应用, 分析集值向量优化问题的Henig近似有效解最小点和Global近似有效解最小点与一类向量变分不等式两种近似有效解最小点之间的关系.     

改进的非参数Census变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

限域BN纳米管中苯丙氨酸分子的手性转变机理

基于密度泛函理论中的B3LYP方法, 在6-31+G(d,p)基组水平上理论研究限域BN纳米管中苯丙氨酸（Phe）分子手性对映体的转变过程. 通过寻找反应过程中各过渡态和中间体的极值点基本结构, 绘制BN纳米管限域条件下Phe分子手性转变路径上各反应势能面. 结果表明： 在BN纳米管限域条件下, S-Phe@BNNT分子手性1C原子上的12H原子以羧基上的9O原子为桥梁, 转移至手性1C原子的另一侧, 实现了从S-Phe@BNNT到R-Phe@BNNT[KG*8]分子手性对映体的转变.