广义函数在函数方程稳定性问题上的应用

利用广义函数正则化的方法,给出了广义函数在二次函数方程的Hyers-Ulam-Rassias型函数方程稳定性问题上的应用．     

GeV伽玛射线噪blazar天体观测特性的统计分析

收集了35个GeV伽玛射线噪blazar天体的从光学到伽玛射线波段观测数据,计算了αzγ,αzxx,αγxγ,分析了Гγ和logvpeak时,Гx和logvpeak以及Гx和Гy的相关性,得出FSRQs具有较大的B光子谱指数,对应的谱较陡,而HBLs具有较小的t光子谱指数,其谱较平．BL-Lacs和FSRQs的αxγ与αxγ,αxnx与αγxγ存在明显的负相关．     

交叉极化天线阵列信道的相关性

针对符合多簇拉普拉斯分布的功率角度谱,推导了适用于均匀线阵和均匀圆阵信道相关性的闭式表达式. 该表达式反映了信道角度功率谱以及交叉极化鉴别率对信道相关性的影响. 比较了具有相同角度扩展的单簇与多簇拉普拉斯角度功率谱引入信道相关性的差异. 分析了簇内角度扩展不同时,天线阵列信道相关性随均匀线阵天线间距或均匀圆阵半径的变化. 给出了簇内平均角和簇内角度扩展分别取不同值时,信道交叉极化鉴别率对应的等效天线间距.     

泡沫混凝土配合比的设计

在研究泡沫混凝土各种原材料性能及大量实验和中试生产实践基础上,运用数理统计归纳分析,设计出既能满足泡沫混凝土干密度、导热率、强度、浇筑稳定性等技术要求,又经济合理、易于操作的各种原材料配合比,达到控制泡沫混凝土导热系数和抗压强度的目的,进而指导泡沫混凝土生产工艺过程,确保产品质量.     

基于关联维数的溢流阀故障诊断

针对传统的振动信号处理技术只适合于线性系统,而大多数机器故障都表现出非线性振动的特点,可采用关联维数来描述信号的真实特性。采用C-C算法分别针对溢流阀阀体正常和故障时的振动信号进行计算分析,发现正常时阀体振动信号的关联维数值较大,而发生故障时关联维数值较小,且不同状态关联维不同。     

基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究

选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

循环谱相关方法在调制信号参数估计中的应用

通信过程中的调制信号具有循环平稳特性,本文通过分析调制信号的循环谱相关特点,提出了利用循环频率谱峰的位置与大小来估计调制信号载波频率和码元速率的方法,给出了具体的实现步骤,实验结果表明该方法在信噪比较低的情况下仍能完成对调制信号参数的估计。     

K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测

根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测.     

Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断*

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。