快速约束极值子空间跟踪算法

子空间跟踪算法是许多工程计算问题的核心.Valizadeh等人基于约束优化问题提出了一种快速投影逼近子空间跟踪算法.在指出快速投影逼近子空间跟踪算法不足的同时,应用矩阵求逆引理给出了一种新的快速子空间跟踪算法——快速约束极值子空间跟踪算法.仿真实验表明,所提算法是收敛且稳定的,其性能优于或相当于几种常见的快速子空间跟踪算法.     

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法.该算法利用OFDM循环前缀（CP）重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程.为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解.通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能.仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度.     

采用联合熵矩阵的子空间聚类算法

为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高和对输入参数敏感的问题,提出了一种基于联合熵矩阵的子空间聚类算法. 通过计算每个属性实例分布的熵降维,计算任意两个维度的联合熵,形成联合熵矩阵,在联合熵矩阵中搜索最高阶全1子矩阵作为兴趣子空间,最后在兴趣子空间完成聚类. 在人工数据集和公开数据集上的实验表明,与传统子空间聚类算法相比,新算法能以较低的开销识别维度更高的兴趣度子空间.     

采用属性聚类的高维子空间聚类算法

为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高以及对输入参数敏感的问题,提出了一种基于属性聚类方法的高效子空间聚类算法.算法首先通过计算每个属性的基尼值来过滤冗余属性,而后通过基于二维联合基尼值的关系函数建立非冗余属性的关系矩阵,以衡量任意两个非冗余属性的相关度, 进而在关系矩阵上应用可产生交叠的聚类算法,聚类结果即为所有兴趣度子空间的候选集合,最后调用聚类算法得到所有存在于这些子空间内的簇.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新算法不仅在时间复杂度和子空间簇的寻找能力方面均有较优表现,而且对输入参数的取值不甚敏感.     

快速单边补偿逼近幂迭代子空间跟踪

针对子空间估计与跟踪问题,在快速逼近幂迭代子空间跟踪算法的基础上,得到了一种计算复杂度更低的快速子空间跟踪算法——快速单边补偿逼近幂迭代子空间跟踪算法.该算法采用与Badeau等人不同的逼近方式,简化了互相关矩阵的迭代计算,从而达到降低计算复杂度的目的.实验结果表明:该算法的最大主角性能远远优于PAST子空间跟踪算法,与FAPI和OPAST子空间跟踪算法相当;在正交误差度方面,其正交误差度优于FAPI子空间跟踪算法,远远优于PAST子空间跟踪算法.     

一种高维数据集的子空间聚类算法

提出了一个基于密度和网格的子空间聚类算法.该算法运用启发式的密度连通思想来确定一维空间初始簇的生成,使用自底向上的搜索策略来发现存在子空间中的簇.实验结果表明,在处理高维数据时,在不牺牲算法的其他性能的同时提高了聚类的有效性,降低了对输入数据顺序及噪音数据的敏感性.     

关于伪余式与子结式的矩阵计算

提出了通过构造矩阵(矩阵元素为给定多项式组的系数)和Dodgson变换来计算(稀疏)伪余式和子结式的算法,给定两个一元多项式G,F,定义了G和F的行列式多项式序列,并用于计算G和F的子结式序列,同时给出了用Sylvester矩阵和混合Bezout矩阵构造子结式的统一描述,在Maple中将新给出的算法予以实现,并通过若干例子与已有的几种算法进行了比较,实验结果表明新算法相对于已有的算法更为高效.     

一种基于MIMO-OFDM系统快速收敛盲信道估计方法

针对基于循环前缀（cyclic prefix,CP）的MIMO-OFDM系统,提出一种快速收敛的子空间盲信道估计方法.该方法利用循环前缀特性对信道矩阵进行重构,重构矩阵具有和Toeplitz矩阵相似的结构,利用此特殊结构结合传统子空间算法可以有效地减少算法所需数据量,进而提高了算法的收敛速度.另外,文中给出了信道盲辨识条件并进行了相应说明.仿真结果表明所提算法有效,适当选取参数可以大大提高算法收敛速度.     

一类Krylov子空间方法在求解Sylvester方程的应用

提出了一种求解Sylvester方程Ax＋XB=EFT的块Krylov子空间方法。当矩阵A和B非常大，并且右侧的的秩很小时，给出如何求解精确低秩近似解。理论结果和数值实例证明了方法的有效性。     

基于子空间投影的合成空间谱算法

对子空间投影类目标方位估计(DOA)算法在非理想条件下性能下降,提出利用加权信号子空间投影和噪声子空间投影获得合成空间谱的DOA方法.论文第2节给出了基于特征分解的子空间投影算法的框架,依据不同的投影矩阵对多种算法进行分类.第3节通过对信号子空间投影采用主特征值倒数加权,并与常规噪声子空间投影进行空间谱合成对多目标进行分辨.第4节给出低信噪比和小采样长度条件下的算法统计性能分析,表明其性能优于传统多目标高分辨MUSIC算法.第5节通过湖试结果表明其工程应用价值.     

构造一种实用的优化方法——随机方向复合形混合法

本文构造了一种新的实用的优化计算方法——随机方向复合形混合法(RC混合法)。实际上机计算表明,该法具有对初始值要求较宽,能快速收敛于最优精确解之优点。尤其适合于机械优化设计中当目标函数不易表述为简单的设计变量显式函数关系,而是一个比较复杂的计算过程的情形。     

结构分析的有限元线法

从有限元线法与其它相磁各种经典和现代结构分析方法的对比入手，对有限元线法进行了简要的介绍，并以弹性力学平面问题为例，建立了一组有限元线法的曲线曲边单元；给出相应的数值算例，以说明该法良好的有效性和适用性。     

一种锻件预成形设计的新方法

一种锻件预成形设计的新方法刘庆斌，季忠，刘马宝，吴诗春为了在锻造过程中合理地分配金属，使金属在终段时完全充满模腔，不会出现缺陷，往往在终锻前进行一次或多次预锻，即预成形（Ｐｒｅｆｏｒｍｉｎｇ），而要进行合理的预成形设计，掌握金属流动规律是关键。从目前...     

边界元法在接地网数值计算中的应用

从恒定电流场的理论出发,运用边界元法（ＢＥＭ）将大型接地网电磁场计算的控制微分方程变换为边界上的积分方程,然后把积分方程离散对以导体流散电流为变量的线性方程组,从而求解出电流场出发,详细介绍了该方法的原理及处理技术,并编程计算了复杂接地网的接地电阻,接触电势和跨步电势,经大量实例计算表明,该方法计算精度高,适合于接地研究及工程实际的应用。     

自然参数法测斜计算的精度分析

自然参数法是继圆柱螺线法和最小曲率法之后提出的一种测斜计算新方法,在井眼轨迹设计与计算中有着广泛的用途。使用数学试验方法对自然参数法的计算精度进行分析发现,自然参数法与圆柱螺线法和最小曲率法计算出的井底距离平均相差约每千米0.02 m和0.2 m。统计分析和实际算例表明,自然参数法用于旋转钻进和滑动钻进井段都具有很高的计算精度。     

天然河道水沙平面二维数学模型研究

针对天然河道中常出现水位随流量变化并导致流动区域发生变化的这种现象,利用ＡＤＩ（ＡｌｔｅｒｎａｔｉｎｇＤｉｒｅｃｔｉｏｎＩｍｐｌｉｃｉｔＭｅｔｈｏｄ）法,融入迎风有限差分格式离散基本方程,利用迭代法求解差分方程组,并采用大清河实测水文资料,对模型进行了验证．证明了该模型能成功地求解出天然河道平面流场的形态以及河道的冲淤状况．     

水文数据的线性拟合

在水文分析计算中,常涉及到变量之间的线性拟合,在进行数据拟合时,通常是以因变量的实测资料与拟合直线间的误差平方和最小作为目标函数的方法──最小二乘法,这种方法不具有双向性,达不到数据拟合的整体最优效果。为此考虑采用最小距离平方和法,综合考虑x及y向离差,使点（x,y）到相关直线距离平方和最小,与传统的单方向最小二乘法相比,所求方程不会因坐标系的选取而改变,可使x及y方向离差达到整体最优效果。最后应用算例进行了比较和初步探讨。     

结构可靠度计算的一种新方法

在纽曼随机有限元法的基础上,提出了用格拉马－沙尔勒叶级数来拟合结构响应的概率密度函数,并通过数值积分计算结构的可靠度。算例表明,本文方法可利用较小的样本容量获得较高的计算精度,并具有较高的计算效率。     

Aerodynamic simulation of high-speed trains based on the Lattice Boltzmann Method (LBM)

Aerodynamic simulation of high-speed trains has been carried out by using Lattice Boltzmann Method (LBM). Non-simplified train model was used and the number of space grids reached tens of millions. All results under different working conditions reflected the actual situation.     

参数型Topkis-Veinott方法及其数值计算

讨论一种解决不等式约束优化问题的T opk is-V einott方法的变化形式。在每次迭代时,这种方法都利用一种线性约束半正定二次问题来产生一个合理的下降方向;同时,用半光滑牛顿方法去解出产生于非线性补充问题(NCP函数)的子问题。根据给定算法用MATLAB语言编写程序。初步的数值结果表明,参数c影响着算法的速度。