利用Littlewood-Paley小波讨论Laplace方程初值问题的正则解

讨论了Laplace方程初值问题解的逼近.利用小渡分析中的多分辨率分析方法,借助Littlewood-Paley小波在频域上的高频衰变性,把Laplace方程在边界条件下的解投影到紧支撑函数空间,来考虑Laplace方程初值问题的正则解.     

微型直流电机综合测试和管理系统

介绍了一种基于PC机Windows平台下的电机综合测试和管理系统.该系统适用于微型直流电机的出厂综合测试和质量管理,一次接线可完成全部测试项目,可预置用户的标准参数供检测时调用.该系统同时具备质量管理功能,对测试结果进行分析、判断、统计、存储、打印,并有光盘存储和条码打印功能,能根据条码随时查询该产品出厂时的各种测试指标.     

KENN: 线性结构熵的图核神经网络

图神经网络(graph neural network, GNN)是一种利用深度学习直接对图结构数据进行表征的框架, 近年来受到人们越来越多的关注. 然而传统的基于消息传递聚合的图神经网络(messaging passing GNN, MP-GNN)忽略了不同节点的平滑速度, 无差别地聚合了邻居信息, 易造成过平滑现象. 为此, 研究并提出一种线性结构熵的图核神经网络分类方法, 即KENN. 它首先利用图核方法对节点子图进行结构编码, 判断子图之间的同构性, 进而利用同构系数来定义不同邻居间的平滑系数. 其次基于低复杂度的线性结构熵提取图的结构信息, 加深和丰富图数据的结构表达能力. 通过将线性结构熵、图核和图神经网络三者进行深度融合提出了图核神经网络分类方法. 它不仅可以解决生物分子数据节点特征的稀疏问题, 也可以解决社交网络数据以节点度作为特征所产生的信息冗余问题, 同时还使得图神经网络能够自适应调整对图结构特征的表征能力, 使其超越MP-GNN的上界(WL测试). 最后, 在7个公开的图分类数据集上实验验证了所提出模型的性能优于其他的基准模型.     

微型直流电机综合测试和管理系统

介绍了一种基于PC机Windows平台下的电机综合测试和管理系统。该系统适用于微型直流电机的出厂综合测试和质量管理，一次接线可完成全部测试项目，可预置用户的标准参数供检测时调用。该系统同时具备质量管理功能，对测试结果进行分析、判断、统计、存储、打印，并有光盘存储和条码打印功能，能根据条码随时查询该产品出厂时的各种测试指标。     

迭代的图变换匹配算法

目的：图像的精确匹配在图像处理与识别中起着重要的作用。为了提高图像的匹配效果,本文提出了一种迭代的图变换匹配算法来实现误匹配关系的去除从而提高图像的匹配精度。方法：该算法首先利用传统的图变换匹配(GTM)算法从初始匹配关系集合中获得较为精确的匹配关系子集,然后,利用已经获得的正确匹配点集与初始匹配点集之间的几何关系对初始匹配进行修正。最后,利用GTM对修正后的匹配关系进一步优化,从而得到更多的精确匹配关系。结果：实验结果显示在不同的图像变换场景下,相比于传统GTM算法,该算法具有较高的查全率。结论：所提算法能够克服传统GTM算法所得正确匹配关系少的缺陷。     

石膏、氯化钙速凝水泥堵漏浆液的初步应用

在我队金刚石钻进复杂地层护壁堵漏工作中，钻孔漏失已成为主要矛盾。加强堵漏技术的研究，是搞好我队复杂地层综合治理的一个重要方面。我队施工的地层，大多为花岗岩地层。在成矿有利地段，节理、裂隙十分发育，并因而产生程度不等的漏失。针对这种裂隙性的渗漏地层，我们通过大量室内试验工作，配制出了由普通硅酸盐水泥、减水剂、氯化钙、石膏粉等组成的速凝堵漏浆液。这种浆液具有良好的触变性，早期流动度大，有一定的可泵期。浆液静止后，流动度很快变小，凝结成冻胶状，并逐渐固化，产生强度。     

一种改进的再生核支持向量机回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进,给出一种新的支持向量机核函数,并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型,该回归模型的参数被减少,且仿真实验结果表明：最小二乘支持向量机的核函数采用改进的再生核函数是可行的,改进后的再生核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了该再生核函数对非线性逐级精细逼近的特征,回归的效果比一般的核函数更为细腻。     

组合核支持向量机的模式分析新方法

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低。仿真实验结果表明：支持向量机的核函数采用基于再生核的组合核函数是可行的,且此核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了核函数对非线性逐级精细逼近的特征,模式分析的效果比单核函数可以更加细腻。