基于温控参数折减有限元法的水库进水塔-地基结构稳定分析

针对边坡稳定分析中采用的强度折减有限元法,提出用温度场控制强度参数折减和变形参数调整的有限元法,对结构复杂的水库进水塔-地基3维结构进行稳定分析,较于传统的强度折减有限元法大大提高了计算效率。用考虑变形参数调整和不考虑变形参数调整的温控强度折减有限元法,分别对算例进行分析,并将其和水压超载法计算进行对比计算,综合不同部...     

排序集抽样方法在非参数检验中的应用

排序集抽样作为一种更有效的数据收集方法,近几年引起了许多学者的兴趣,特别在环境和生态的研究中已经有了不少结果。主要讨论排序集抽样在两样本刻度参数检验中的应用,并从检验的渐近效率的角度说明了基于排序集检验较一般随机抽样的优良性。     

面向沿道路机动的最优路径模型优化

根据“公路”地理实体的数据结构以及机动的特点,对最优路径模型以及模型的影响因子进行解析,提出了改进的最优路径模型影响因子。通过层次分析法,量化改进后的权重体系并通过算例分析验证其合理性;利用改进后的最优路径模型,经验证符合实际情况需求。     

基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。     

认知MIMO干扰信道的联合干扰对齐算法

针对认知MIMO干扰信道的干扰抑制问题,前人的研究往往将其解耦为主用户和次用户的干扰抑制两个独立问题进行设计,因而需要两级处理。首先将这两类干扰的抑制进行联合处理,建立了联合干扰对齐问题模型,然后基于对交替最小化干扰对齐算法的拓展和改进,得出一种迭代的联合干扰对齐算法。理论分析和仿真结果表明,文章算法能有效抑制系统内的干扰,与现有算法相比,干扰抑制性能相当,求解过程简单,信道无需满足互易性。     

非光滑慢变系统的稳定性

文章研究了一般情形的非光滑慢变系统的稳定性,对于线性时变系统右端仅满足Lips-chitz条件而不可微时的情形给出了指数稳定性定理,并给出了ε的上界。     

脉冲激光在3种大气模型下传输的热晕与湍流效应研究

基于中纬度地区夏季、冬季、热带地区3种大气模型下的实验数据,通过最小二乘法拟合,分别得到了大气的吸收系数随海拔高度变化的函数式,建立了序列脉冲激光在地对空传输的热晕和湍流效应模型,编写了四维程序.通过数值分析的方法,定量地研究了这3种大气模型下的热晕和湍流综合效应.结果显示:高功率脉冲激光束在热带地区传输的热晕和湍流效应比中纬度地区强烈;脉冲激光在夏季传输的热晕和湍流效应要比冬季强烈.     

基于识别的单向多样学习图像超分辨率算法设计与实现

提出了一种新的图像超分辨率处理算法。首先建立训练图像集,然后对待处理图像和训练集中的特征图像对进行分割、光栅排列和对比度正则化等适当的预处理。待处理图像上的每个局部图像块在训练集中进行多样学习,以获得低分辨图像上不同区域缺乏的高频细节信息,最后使用这些信息预测生成超分辨率图像。实验结果表明,文章算法得到的高分辨率图像能够较大程度上提高图像质量。     

基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用

首先通过模拟退火算法对单个网络的隐含层高斯基函数中心值和标准化常数聚类算法进行了优化,进而提出了一种基于泛化误差性能跟踪的最优训练中止算法,避免了神经网络的过学习问题;最后通过基于最优权重的集成算法给出了模式所属类别的确定性衡量,提高了识别精度和系统的泛化能力。将该算法用于调制信号类型识别,取得了较高的识别精度。     

地月系共线平动点Halo轨道族的运动稳定性研究

地月系共线平动点附近的Halo轨道族,能够提供从L1点至月球再至L2点的广泛空间的多种轨道应用需要,但2个轨道族内轨道的稳定性差异较大。文章引入稳定系数和线性稳定阶数2个指标来判断轨道的稳定性,并用数值模拟分别分析了百米和千米量级的初始轨道误差在数天后所引起的轨道偏差,得出结论：两轨道族内接近平动点的部分轨道稳定性较差,其余部分轨道稳定性相差不大,L1点附近Halo轨道族内轨道较为稳定的是0.85~0.92之间的轨道,L2点较为稳定的是1.02~1.1之间的轨道。