L2（R^2;e^-x^2-y^2）中一个特殊函数类的Kolmogorov n-宽度及最佳逼近的界的估计

利用一个平移算子Fh定义了高阶差分△kh(f),进而定义广义连续模Ωk(f;δ),在空间L2(R2;e-x2-y2)中引入一个二阶微分算子D,由此来定义函数类Wr,kψ(D).借鉴文献[1]中的一些结论及研究方法来研究类似文献[5-7]中所讨论的问题,最后得到了sup/(f∈Wγ,kφ(D)) En(f;L2)和dn(Wγ,kω(D);L2)界的估计.     

图书连锁企业数据仓库的模型设计

传统的图书连锁企业管理信息系统虽然在联机事务处理方面取得了成功,可以很好地完成业务的日常处理,但却无法为企业经营者提供辅助决策功能,而数据仓库技术可以很好地解决这个问题.以图书连锁企业为例,详细阐述了数据仓库的概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计的全过程,为企业管理者提供了重要决策信息.     

视频网站的数据存储管理优化

针对视频网站数据优化存储的问题,定义了文件热度的概念,利用平均值的方法描述了各个类型数据的热度。在此基础之上采用时间序列方法对数据进行预测,得到了未来十天的不同类型视频的访问情况。最后,分析了文件多个周期的热度,通过隶属度函数确定出每一个周期的淘汰阈值,通过计算不同周期的淘汰阈值,得到一个动态的淘汰阈值示意图,从而给出文件淘汰分发的原则,实现了数据的存储管理优化。     

EMT中传感器位置偏差对成像结果的影响

以电磁层析成像(EMT)仿真系统为研究对象,讨论了检测线圈位置偏移和角度偏转对成像结果的影响。利用相对误差平均值、相对误差最大值和相对误差最小值等作为评价指标,比较了在二维空间上检测线圈各个轴向上位移偏差和角度偏转造成的检测值误差,给出了图像重建结果,得出结论:当测量数据存在噪声时,重建的图像位置会接近物场的边缘,即离近线圈传感器,对于校正传感器模型有实际意义。     

基于神经网络和小波分析的超短期风速预测

文章将神经网络和小波分析理论相结合,提出了一种基于神经网络和小波分析的超短期风速预测方法。利用神经网络的非线性学习能力和小波理论的多分辨分析能力实现对风电场的风速预测,为风功率预测提供理论依据。首先,通过搭建神经网络物理模型,用以预测风机轮毂处的风速信号;其次,将该风速信号进行小波多分辨分解,滤除高频分量,得到较为平稳的对风速预测起决定性作用的低频分量;最后,对基于神经网络和小波分析的组合预测方法进行了仿真,并与NWP风速模型和实测风速进行了对比。结果表明,提出的基于神经网络和小波分析组合预测方法更贴近实测风速,对超短期风速预测起到了良好的效果。     

一类缺项整插值算子在Besov空间中的逼近

有关指数型缺项整插值算子的研究已经有了很多的成果,它在经典空间中的逼近问题前人已经做了大量的研究,该算子在空间的收敛性和饱和性问题已经有了深刻的结论.在此基础上,利用泛函的定义首次研究了在Besov空间中,这类指数型缺项整插值算子的逼近和饱和问题,确定了逼近的饱和类与饱和阶.     

基于Chebyshev映射的快速伪随机序列发生器

为克服多比特量化算法抗逆向迭代弱的缺点，提出了一种基于Chebyshev映射的中间多比特伪随机序列量化算法。首先对理想条件下Chebyshev映射的统计特性进行分析，在此基础上分析了生成序列的平衡性与自相关、互相关性，证明了该序列为二元Bernoulli序列并且其自相关与互相关函数服从标准正态分布N（0，1／N）。同其他算法相比，该算法在有限精度条件下增强了混沌序列的抗逆向迭代能力，扩展了序列的周期，提高了长序列的自相关与互相关性能。     

基于策略迭代的连续时间系统的随机线性二次最优控制

针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.

     

电磁层析成像中新型归一化算法的设计与实

基于电容和电阻层析成像技术中灵敏度矩阵非线性归一化方法,提出了电磁层析成像中使用线性归一化方法的不合理性,在推导出其解析解的前提下,建立了电磁层析成像技术中的新型归一化模型,并给出了新型灵敏度模型的归一化公式。比较了原始和新型模型对于灵敏度归一化的效果,并将新型归一化模型应用到图像重建中,比较了成像质量,用相关系数比较了两种模型和原图的相关度,得出了结论：新型灵敏度归一化模型更逼近原始灵敏度的变化趋势,采用新型模型重建图像的质量更高。     

离散T-S模糊系统的状态反馈鲁棒镇定

利用模糊模型处理了非线性离散不确定系统的稳定性问题,针对一类离散不确定T-S模糊系统,使用一种新的T-S模糊系统放宽的二次稳定方法,研究并设计了T-S模糊离散控制器,在此基础上利用线性矩阵不等式给出了控制器的算法。最后,通过仿真示例说明了该方法的可行性。