一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

jj耦合g因子

本文从矢量模型出发，导出纯ｊｊ耦合下ｇ因子表达式，并证明了当近似取ｇｓ＝２时，该式等价于量子力学的ｇ因子矩阵略去非对角元的结果，说明了矢量模型的近似程度。     

欧拉示性数在确定不动点方面的一些应用

本文根据空间的欧拉示性数是否为零．来确定该空间的自映射是否有不动点的几个方面的应用。     

向量变分不等式解的存在性

利用广义向量平衡问题解的存在性结论，给出了向量变分不等式解的存在性定理。     

包含式完全正则(T*3(1/2))是相对可乘的

本文讨论包含式完全正则空间（T31/2^＊）关于相对积拓扑的可乘性问题．     

四维空间相交定理的几何证明

为解决研究四维空间几何元素相交时思维图象的困难，对四维空间中的相交定理用几何的方法进行了证明，并配以直观图。     

空间桁架法计算桅杆的整体稳定

本文用空间桁架位移法计算桅杆的整体稳定。计算中考虑了结构在大位移情况下的几何非线性．从而得到了较为精确的解．将精确解的结果与习用的铰链法和平均参数法加以比较．得出了对实际设计工作有益的结论．     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

高阶微分中值定理及其应用

利用向量形式的微分中值定理,把一阶微分中值定理推广到全新的高阶微分中值定理,并研究了它的应用．     

悬索桥空间非线性分析

应用精确的空间杆单元，索单元和梁单元切线刚度矩阵，编制了悬索桥空间非线性分析程序。并通过与算例与江阴长江大桥模型试验结果的比较，验证了程序的正确性。