利用神经网络外推中垂面上低仰角HRTF的方法

为了构建关于仰角方向连续的头相关传输函数(HRTF),提出采用径向基函数神经网络外推中垂面上低仰角方向HRTF的方法.基于KEMAR人工头和真人的数据,对3种不同网络输入方式下外推方法的有效性进行了研究.结果表明:外推值和测量值的相关系数可达0.93;增大网络输入的数据量、减小外推方向和已知方向的空间距离可提高外推的准确性;外推的误差随频率的升高而增大.     

正弦函数混沌神经网络研究

通过复合正弦函数和Sigmoid函数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络.对混沌神经元模型的倒分岔和Lyapunov指数谱图进行了分析.基于这个神经元模型,建立了混沌神经网络.对各参数进行了网络寻优能力的比较和分析.通过对非线性连续函数的寻优问题的解决,验证了该网络的有用性和有效性.     

关于解析函数类的Fekete-Szeg(o)问题

研究了正规化解析函数类H的子类B(a,b,c)的Fekete-Szego不等式,所得结果推广了一些作者的相关结果.     

右半平面上随机Dirichlet级数的值分布

将一个较宽的系数条件推广到随机~Dirichlet 级数上, 并证明了右半平面上的有限级随机~Dirichlet 级数几乎必然~(a.s.) 以虚轴上 每一点为没有例外小函数的强~Borel 点.     

对于初等多值函数问题的研究

首先研究了辐角函数的一些性质,进而对对数函数的多值性进行了分析,最后讨论了多值函数的应用问题.     

基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。     

基于功能点估算的逆向工程方法

功能点分析是从用户的角度度量软件功能规模的一种方法。本文首先对功能点分析(FPA)现有的半形式化模型进行了扩充,然后形式化描述了外部查询(EQ)的4条规则,并提出了基于源代码的逆向工程技术方法来处理这4条规则,为全自动化度量奠定了理论基础。     

基于复值小波模和幅角经验正交分解的奇异性特征提取

提出了基于Hermitian复值小波模和幅角经验正交分解方法,采用这种方法可以提取信号奇异性特征。通过在滚动轴承故障诊断应用表明:小波模和幅角协方差矩阵的特征值向量反映了在时间-尺度平面上的分布结构,不受时间平移影响,便于信号的奇异性特征提取;用主成分重构信号小波模和幅角,能更清晰地反映信号的奇异性特征,便于分类识别.     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

我国通货膨胀的GARCH模型

从实证上说明了我国通货膨胀存在 GARCH现象 ,并建立了一个 GARCH( 1 ,1 )模型 .将估计的 GARCH( 1 ,1 )模型与回归模型比较 ,得出通货膨胀的 GARCH( 1 ,1 )模型优于回归模型 .