局部化MAPS法求解时空偏微分方程

用基于径向基函数的局部近似特别解法求解时空偏微分方程,并与局部Kansa方法进行比较,通过在局部区域内构造低阶矩阵,并推广到全局形式,构建一个全局稀疏矩阵,成功摆脱了求解病态线性方程组的困境,大大提高了计算的效率。采用Matern与MQ径向基函数求解偏微分方程,Matern径向基函数避免了对形状参数c的选择。在时间层划分方面采用四阶龙格—库塔(Runge-Kutta)方法。最后对数值例子的误差进行了比较分析,验证了方法的有效性。     

非线性抛物方程的指数吸引子

研究了一类非线性抛物方程吸引子的稳定性与其维数。通过低维控制高维的办法向吸引子中添加点,使其具有有限的分形维数与指数吸引率。     

利用层次分析法评估上海世博会影响力

选取可持续发展这一侧面确立评价指标体系,建立GM(1,1)模型,利用未获得申博权的1995年至2002年的数据预测出若不举办世博会上海市2003年至2009年可持续发展的各项指标值,利用层次分析模型分析出可持续发展的各项指标的权值。通过对2003年到2009年每相邻2年实际可持续发展综合指数作差比较得出在2003年到2009年间上海可持续发展力度越来越强,再与预测的可持续发展综合指数进行比较,定量评估了上海世博会对上海市可持续发展的影响。     

基于B-样条曲线的线缆变形仿真

线缆变形仿真是线缆辅助设计和维修过程仿真需要解决的核心问题,也是目前虚拟现实技术研究的热点之一。B-样条曲线是计算几何学的重要理论成果,已经广泛应用于计算机辅助设计。本文首先对B-样条函数的概念进行了简单介绍,分析了用三次开放B-样条曲线进行线缆变形仿真的优越性;然后将全局能量优化方法与高度坐标置零法结合求解曲线控制点的坐标,建立关于已知两端点位置和通过指定点的线缆模型;用Lagrange乘子法建立指定点有切矢约束的线缆模型。这种方法描述的是处于平衡状态的线缆变形,计算量小,模型逼真,而且形状控制方便,能够实现线缆布线指导和维修过程仿真。     

大坝滑坡体监测数据的统计诊断

针对大坝滑坡体的监测资料分析，介绍了数据统计诊断方法，并对滑坡体的监测数据进行了异常值检验。结果表明，诊断异常点之后，模型的可靠性和精度有所提高。进一步对模型进行改进，选择了适合滑坡体位移分析的较佳模型。     

采用误差传递基函数匹配追踪的测量船误差溯源技术

针对航天测量船外弹道测控系统中影响测控精度的误差源众多、作用机理复杂、测量船现有方法难以从数据残差中自动辨识误差的难题,在给出外测数据轴系参数误差传递模型的基础上,提出了基于误差传递基函数开展匹配追踪的测量船误差溯源方法,通过误差的迭代辨识,匹配误差,定位误差,并准确估计误差值,实现测量船误差的自动识别,提高船载设备误差辨识的效率和精度。仿真分析结果证实了该方法的正确性和有效性。     

小波变换在人体血清吸收光谱分析去噪上的应用

血液的光谱检测具有许多优越性，然而其光谱信号往往会含有噪声。小波变换方法对信号具有很好的局部分析能力。本文以小波理论为基础，将其用于人体血清吸收光谱信号的处理，结果显示能够对光谱起到较好的平滑噪声和突出有用信息的目的。运用小波变换方法处理重构的血清光谱信号在波长为200nm-300nm段信息量明显增加，分析这些特征，再进一步将其运用于患有某些疾病人的血清光谱分析，通过与正常人血清光谱的比较，有望获得疾病光谱特征，为诊断提供依据。     

小波框架方法的彩色图像泊松去噪

噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题。文中提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型。在该模型中,赋权的l~2项作为保真项,包含小波框架的l~1项作为正则项。同时,又提出了解该模型的重新赋权的split Bregman算法。最后,利用仿真实验以及PSNR指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效。     

P-Ⅲ型分布参数的线性矩估计法及期望概率研究

在总体为P-Ⅲ型分布的假定下,利用矩法、概率权重矩法、绝对值准则适线法及线性矩法4种方法估计未知参数,计算对比了P-Ⅲ型分布的期望概率。统计试验结果表明:适线法与线性矩法计算得出的期望概率结果较为接近,总体上都略优于概率权重矩法,而由矩法得到的期望概率远远高于设计频率,因而从期望概率这一角度论证线性矩法相对来说是合理有效的。     

基于YOLO-MIR算法的多尺度红外目标检测网络

针对红外图像相对于可见光检测精度低,鲁棒性差的问题,提出了一种基于YOLO的多尺度红外图目标检测网络YOLO-MIR（YOLO for Multi-scale IR image）。首先,为了提高网络对红外图像的适应能力,改进了特征提取以及融合模块,使其保留更多的红外图像细节。其次,为增强对多尺度目标的检测能力,增大了融合网络的尺度,加强红外图像特征的进一步融合。最后,为增加网络的鲁棒性,设计了针对红外图像的数据增广算法。设置消融实验评估不同方法对网络性能的影响,结果表明在红外数据集下网络性能得到明显提升。与主流算法YOLOv7相比在参数量不变的条件下平均检测精度提升了3%,提高了网络对红外图像的适应能力,实现了对各尺度目标的精确检测。