Bergman空间上的加权复合算子

文章首先给出了Bergman空间La^2上加权复合算子,通过研究该空间上酉加权复合算子和紧自伴加权复合算子的谱、特征向量以及特征子空间,进一步完善了Bergman空间La^2上加权复合算子的理论。     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP（Gene Expression Programming）算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法（DS-GEP：Gene Expression Programming based on diversified develop-ment strategy）。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

基于曲波变换的边缘检测技术研究

曲波变换是一种新的多尺度表示方式,其系数包含位置和尺度信息.本文通过对曲波变换系数的分析,提出一种对各层系数区别处理的方式来加强图像边缘信息的方法.实验表明该方法能明显地加强灰暗部分物体的边缘.     

从Zygmund空间到Bloch-type空间的加权复合算子

令φ,u分别是复平面C上的单位开圆盘D中的解析自映射和解析函数.加权复合算子定义为（uCφ）（f）（z）=u（z）f（φ（z））,z∈D,f∈H（D）.主要讨论了从Zygmund空间到Bloch-type空间的加权复合算子的有界性和紧性.     

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

一般克隆选择算法的收敛性证明*

克隆选择算法已经广泛应用于计算智能领域,而针对克隆选择算法理论方面的分析和研究工作却很少。为了丰富克隆选择算法的理论基础,采用了与研究遗传算法相似的方法,研究了克隆选择算法的收敛性,推导出克隆选择算法在求解优化问题时,收敛到全局最优解的充分条件。因此,对基于克隆选择算法的各种应用如BCA和CLONALG算法,只要检查这些充分条件是否满足就可以证明算法的收敛性。     

IEEE802.16e中的卷积Turbo码编译码算法研究

为了分析不同设计参数对IEEE802.16e中卷积Turbo码(CTC)性能的影响以及对比IEEE802.16e支持的CTC和卷积码的编码性能,介绍了IEEE802.16e中的CTC的编码过程,给出了编码过程中的循环状态确定方法的推导过程,分析了CTC的迭代译码结构和译码算法,最后对CTC的性能进行了仿真.仿真结果表明:在相同码率和相同调制方式下CTC的编码增益要比卷积码大,采用CTC比采用卷积码有着明显的性能优势.因此在码率较低、信道状况较好或对系统实时性要求严格的情况下,可考虑使用卷积码,以降低信道编码的复杂度;而在码率较高、信道状况较差或对误码率要求严格时,可考虑选用CTC编码方案,以保证通信的可靠性.     

不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法*

为了有效消除声发射信号中的噪声,将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪,分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较,针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明,基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果,克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声,可以满足信号处理的要求。     

基于模糊算子的煤矿瓦斯状态诊断研究

将模糊算子的运算方法引入到煤矿瓦斯状态研究中,设计了基于模糊算子的煤矿瓦斯状态诊断模型,然后将该状态诊断模型应用于工程实例。结果表明,模糊算子诊断方法更加科学有效,它具有实现简单、可移植性强、易扩展、易改进、诊断结果更加准确等优势。     

组合KdV方程的Hamilton系统

本文根据KdV方程的Hamilton系统,构造并证明了组合KdV方程的Hamilton系统。