径向基函数神经网络的再学习算法及其应用

为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.     

利用整合区域特性约束提高孔隙率模拟精度

本文将空间结构变化的要求与动态资料确定的储量共同作为约束,建立了包含两个约束条件的目标函数, 应用模拟退火算法对孔隙率的空间分布进行预测。在实现过程中,通过初始控制参数的给定及目标函数修改提高了运算效率。由于目标函数有效地整合了静、动态信息,从而降低了模拟结果的不确定性．提高了模拟的精度。合成数据及实际数据的模拟试验表明,整合区域特性约束不仅提高了孔隙率模拟精度,而且算法收敛快、稳定性高。     

聚合物熔体的非等温平板收缩流动的数值模拟

用有限元法模拟了Carreau流体在4：1平板收缩口模中的非等温挤出流动，采用3节点的三角形单元对速度、压力和温度进行等阶插值，运用特殊的罚函数处理流体的不可压缩条件，解决了压力场的数值振荡问题，并用改进的Newton迭代法对非线性方程进行求解，成功地计算了Carreau流体在平板收缩流动中的速度、压力、粘度以及应力的分布，同时得到温度场的分布，计算的应力分布与实验的结果及Renardy的分析结构相符。     

光传送网中客户信号的映射和复用

文章主要介绍了光传送网(OTN)中光传输模块(OTM)的映射、复用结构、光通道数据单元(ODUk)的时分复用以及客户信号的映射方法．     

虚拟演播室的功能及其应用

虚拟演播室是传统视频技术与计算机虚拟现实技术相结合的产物 ,它可以把现场视频与计算机影像等实时、无缝地合成在—起 ,是对传统电视演播室的一次重大变革。主要讨论虚拟演播室的工作原理、功能及其应用     

多标准视频硬件解码器的存储器地址映射方法

提出了一种支持多标准视频的存储器地址映射方法,用一个简洁的公式把视频图像映射到DDR SDRAM的存储空间.该方法兼顾运动补偿模块、去块效应滤波模块(或重建模块)和显示模块的不同需求特点,通过充分减少DDR SDRAM非读写命令的额外延时,达到较高的存储器接口效率.     

一种二元域上的快速计算哈希函数

论文从映射的角度,将哈希函数分为三类:严格哈希函数、计算哈希函数和实用哈希函数。在此基础上,根据二元域上二次方程x2 x c=0的部分不可解的性质,构造了一种计算哈希函数,它满足单向性和一一对应性,同时具有运算速度快的优点。     

Cartesian grid methods using radial basis functions for solving Poisson, Helmholtz, and diffusion–convection equations

Four methods that solve the Poisson, Helmholtz, and diffusion–convection problems on Cartesian grid by collocation with radial basis functions are presented. Each problem is split into a problem with an inhomogeneous equation and homogeneous boundary conditions, and a problem with a homogeneous equation and inhomogeneous boundary conditions. The former problem is solved by collocation with multiquadrics, whereas the latter problem is solved by collocation with either multiquadrics or fundamental solutions. It is found that methods that make use of fundamental solutions for collocation yield more accurate solutions that are less sensitive to the shape parameter of multiquadrics and node arrangement. Additional collocation appears to improve the quality of solutions.     

Characteristic Features of the Optimal Processing of the Results of Measurements in the Case of a Random Observation Function

An analysis is made of the characteristic features and problems of the optimal processing of the results of measurements in the case of a random observation function utilizing a nonlinear Kalman filter. A method is proposed for increasing the convergence domain of the filter with additional processing of measurements in the frequency domain.