求解一类状态受约束的最优控制问题的新方法

研究一类最优控制问题的求解方法,其状态变量是某一种椭圆型偏微分方程的弱解.在一定的条件下,利用一系列的变换,将求解最优控制问题转化为求解一个非光滑算子方程.构造一个光滑化函数逼近NCP函数,利用光滑化牛顿法求解此非光滑算子方程.给出两者间的误差估计.     

非光滑复杂网络的混沌同步

通过广义哈密顿系统和观测器方法研究了一类非光滑复杂网络混沌系统的同步控制问题,消除了非光滑项,得到了光滑的误差系统,利用Lyapunov稳定性理论得到了误差系统渐近稳定的充分条件.     

关于非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数的多目标分式规划的对偶性

利用非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数,考虑了一类非光滑的多目标分式规划的对偶问题,得到了相应的弱对偶、强对偶和严格逆对偶理论.     

具有非光滑Lyapunov函数控制系统的反馈控制器设计及仿真

研究了Lyapunov函数为一类非光滑函数——极大值函数时，控制系统反馈控制器设计中的数值计算问题，并给出了对系统进行分段常数反馈控制的具体实现方法和步骤。仿真实验结果表明了该控制方法的可行性和有效性。     

非光滑叶片对叶栅气动特性影响的实验研究

在低速平面叶栅风洞中对光滑叶片及3种非光滑叶片进行了实验研究,分析了非光滑叶片对叶栅出口流动特性的影响。实验结果表明,采用非光滑叶片改变了叶栅出口旋涡结构及流动分布,使叶栅出口的流场趋于均匀,叶片可以随更大的负荷。     

半定规划的一种非内点光滑化算法

通过对半定规划的KKT最优化条件的等价转化,给出求解半定规划的一种非内点光滑化算法,并对其收敛性进行分析,结果表明该算法在适当假设条件下具有二次收敛性.     

拟可微方程组牛顿法的二次收敛性

利用拟微分讨论了拟可微方程组的牛顿法和不精确牛顿法.引入了拟可微函数的拟强半光滑性.在拟强半光滑的前提下,证明了牛顿法和不精确牛顿法的二次收敛性.     

解非线性不等式约束优化问题的非精确光滑牛顿法

针对非线性不等式约束优化问题,提出了一个基于Kanzow磨光函数的非精确光滑牛顿法.利用约束问题解的KKT条件及变分不等式将约束问题转化为求解方程组的问题,在适当的条件下,证明了算法的全局线性及局部二次收敛性.     

半定规划的一种非内点光滑化算法

通过对半定规划的KKT最优化条件的等价转化，给出求解半定规划的一种非内点光滑化算法，并对其收敛性进行分析，结果表明该算法在适当假设条件下具有二次收敛性．     

(2+1)维广义耗散长短波方程的整体解

证明了(2+1)维广义耗散长短波相互作用方程整体光滑解的存在性和唯一性.     

约束极小极大问题的光滑化牛顿方法

对极小极大问题在K-T条件下的解决方法进行了研究，用光滑化方法将不可微非线性方程组转化为可微非线性方程组，并用牛顿法来求解这个方程组，最后给出了3个算例来验证此方法。     

基于小波变换的机织物高密度检测

针对目前高密度机织物密度自动检测算法测量精度较低的现象,提出在三原组织织物密度自动检测过程中,利用小波变换的分解与重构特性分析预处理后的织物图像,对分解的子图像进行二值化、平滑处理来提取纱线周期性特征 参数,统计二值图像中黑白循环更替次数来确定织物经纬密度。为提高密度检测精度,采用分区域平滑减小了斜纹纹路的影响;通过缎纹织物图像反面获取纬纱信息消除缎纹组织织物浮长的影响;运用形态学滤波去除因高密度织物上纱线毛羽导致平滑过程中出现的细条块。实验结果表明：该方法检测误约为1.00%,测量精度较高,具有一定的实用参考价值。     

基于指纹识别的登录系统

以指纹作为登录信息,在客户端采集指纹信息,用直方图均衡化、平滑处理、二值化处理以及膨胀和腐蚀等算法把指纹信息特征点部分保留下来,用开运算和闭运算以及细化运算提取指纹特征信息,把该信息和数字安全证书相结合匹配数据库的指纹信息验证方式,以实现用户安全登录,保护了用户的信息安全。     

揭开牛顿的异端神学与科学研究之谜——兼论科学哲学研究的方法论问题

牛顿不仅是一个伟大的科学家,也是一个具有卓越见识的神学家。长期以来,牛顿的异端神学信仰是一个被隐埋在其数百万字手稿中不为人所知晓的秘密。本文依据目前国际学术界有关牛顿手稿与生平的研究资料,探讨了牛顿异端神学信仰的形成,阐述了其异端神学与其科学信念之间的复杂关系,澄清了我国学术界有关牛顿科学信念的误区。     

光滑样条回归的分层贝叶斯方法

从光滑样条回归的贝叶斯解释出发，将光滑参数λ看作先验分布中的超参数．用分层贝叶斯的方法，假定λ的先验分布为伽玛分布，用后验均值估计回归样余．通过模拟表明本文提出的方法具有很好的估计效果．     

一种DOA估计的T差分平滑快速算法

针对未知非平稳噪声背景下相干信源的波达方向估计问题,提出了一种T差分平滑快速(TDSF)算法,算法根据非平稳噪声对角占优的特性,通过构造一个T矩阵,对协方差矩阵进行T变差分平滑运算,可同时分辨相干和非相干信源.算法采用幂迭代法直接获得噪声子空间,无需特征值分解,运算量较小,可有效地消除非平稳复噪声的影响,且不存在伪峰问题,适用于广泛的未知非平稳噪声和低信噪比环境.计算机仿真实验证实了算法的有效性.