调和方程超定Dirichlet边值问题的变分解

对调和方程超定D irichlet边值问题进行了研究,提出解决问题的新方法.通过对超定边值问题相应泛函的临界点研究,引入了问题的变分解;其次对变分解的性质进行了研究.该方法具有严格的数学基础,能将不同类型的观测数据纳入统一的模型中进行研究.     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

浅谈网络语言在词汇层面上的变异

随着网络在中国的迅猛发展,一种新的社会方言———网络语言兴起并蓬勃发展。互联网的出现对我们的生活产生了巨大影响。网络语言是广泛应用于虚拟世界的信息符号。网络语言与现实语言相比,它受现实语言的制约,同时又反作用于现实语言。本文试图从词汇层面对网络语言进行浅析。     

基于变异系数权重的灰色关联投影法在安全绩效评价中的应用

在提出施工企业安全绩效评价指标体系的基础上,运用灰色关联投影法对企业安全绩效进行评价。为避免指标的相对重要程度因人为赋权的主观性影响和指标权重分配的均衡化以及指标之间因量纲不同而对权重的影响,采取了变异系数法来对各指标确定权重。之后针对实地考察的施工企业进行实证分析,运用比较安全学的思想对安全绩效进行纵向对比,依据评价体系灰色关联度大小来判断施工企业安全绩效的水平高低。进而诊断出各企业安全绩效的优劣,为同类型的企业实际开展安全绩效评价提供指导性的方向和建议。     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

吸引和排斥与生命物质运动：吸引和排斥是遗传和变异的动力

从染色体,分子,原子水平探讨了吸引和排斥与生命物质的关系。遗传和变异是生物界最基本的运动形式,它们的运动与吸引相互作用密切相关。吸引和排斥的相互作用生物大分子存在的基石,是细胞分裂,维持细胞结构和细胞内各种运动所必需的。同时,吸引排斥的作用还有基因调控,ＤＮＡ重组,突变和修复以及遗传工程中得到体现。     

变异理论与概念教学中正反例的开发策略

概念的例子分正例和反例两种,正例具有概念所有的相关属性,反例减少或增加了一条或多条概念的相关属性。以变异理论提出的几种变与不变的范式为方法论基础,提出概念正反例的三条开发策略:正例开发的策略是相关属性不变,无关属性要变化;反例的开发策略是相关属性要变化,无关属性不变;相互匹配的正反例的开发可以互为线索,相互启发。     

基于变差系数法的水污染物总量分配模型

在考虑排污权公平准则的基础上,将数学领域的变差系数概念引入环境领域,选取与水污染物排放量紧密相关的各项指标,并利用各项指标的变差系数来度量各个区域的社会、经济和环境等客观因素发展的不平衡,同时应用相关系数法确定各项指标权重,建立了一种新的基于变差系数加权和的水污染物总量优化分配模型,并将该模型应用于汉江水源地汉中市的水污染物COD总量分配中。实验结果表明:该优化模型能够考虑各区域之间的差异,缩小各区域间总量分配的不均衡,是一种更具公平性和可行性的分配方法。     

壮语亲属词语义关系量变的回归分析

壮语亲属词中的汉借词使早期的亲属语义关系发生了量变，且这种量变在壮语方言中具有随机性。文章以“亲属语义关系”为因变量，亲属词的“变异均值”为自变量，用回归分析的方法确定了两个变量间单向正相关的因果属性。