求解频率指派问题的Multi-Quadric算法

为有效解决频率指派问题,提出了一种解决该问题的曲面拟合Multi-Quadric算法,算法将随机指派方案及其对应的干扰值作为多元散乱数据采样点,以此为基础进行多元散乱数据拟合,通过对拟合曲面极小值的寻找从而完成对频率指派问题的优化。优化结果可直接应用于实际工程,也可作为其它优化算法的初始解。算法在电台数量规模较大的应用中体现出良好的性能,算法结果作为蚁群、遗传算法的初始解,后继算法收敛速度明显提高。     

关于单形体积的一些不等式

应用距离几何理论与解析方法,研究了一些单形体积之间的关系,建立了关于单形体积的一些新的不等式,作为其特例,获得垂足单形体积的一个不等式和单形的其他一些不等式.     

L_M(S)空间中加权 K-泛函与光滑模的等价性

证明了单形上的Ｏｒｌｉｃｚ空间中的加权Ｋ－泛函与光滑模的等价性．     

一种新的人脸图像本征维数估计方法

利用拓扑理论中的单形定义,本文提出了一种针对人脸图像本征维数的估计方法.首先给出一个简单的几何模型,说明在不同的姿态和光照条件下人脸图像可看成一个弯曲流形;然后把人脸流形模型近似为一个单纯复形,获得相应的单形数目;最后,利用单纯复形中单形的最大维数是单纯复形的维数的性质,从而估计出人脸图像的本征维数.实验结果表明,本文方法跟经典方法,如分形方法、熵估计方法及k-近邻图方法等相比较,在人脸图像本征维数估计方面是有效的和准确的.     

n维单形的两个不等式

利用解析方法和几何不等式理论，研究了Ceva单形的几何不等式问题，建立了单形和它的Ceva单形外接球半径与内切球半径的两个不等式。     

一种新型非线性卡尔曼滤波方法

提出了一种新型非线性卡尔曼滤波方法—单形无迹求积卡尔曼滤波(SUQKF)方法,该方法通过对单形无迹卡尔曼滤(SUKF)波所用的采样点进行修正,并与高斯-拉盖尔积分准则相结合,构造了一组个数、权系数和空间分布确定的新型高阶采样点,用来进行滤波。同时指出SUKF是SUQKF的特例。将所提方法通过实验与扩展卡尔曼滤波(EKF)、容积求积卡尔曼滤波(CQKF)进行比较,结果表明:SUQKF方法滤波精度高于EKF和CQKF,且收敛速度较快,实时性优于CQKF。     

橡机市场接收订单形成小高潮

近来,橡胶机械行业整体出现了向好趋势。在全钢巨型轮胎和乘用轮胎的驱动下,新接订单出现了小高潮。这种现象与2008年底及2009年初,我国橡胶机械行业受全球金融危机冲击非常大,新订单几乎没有,     

铁尾矿和水泥改性生土材料抗压试验研究

采用铁尾矿及水泥对生土材料进行改性,通过单形格子法设计10组配方,并以生土试件作为对照组,研究了各组试件的破坏形态、抗压强度、变形及应力-应变曲线,分析了试件破坏的原因,以及改性材料掺量对强度、离散性及应力-应变曲线的影响。结果表明:各组试件的应力-应变曲线变化规律基本相似,同时曲线的斜率、离散性又显示出差异性。增加铁尾矿和水泥掺量均能提高生土材料的抗压强度,同时材料的离散性也会随之增大。通过频数分析法得到:铁尾矿掺量为12.1%~19.5%、水泥掺量为13.9%~19.1%、生土掺量为65.5%~69.9%时,铁尾矿和水泥改性生土材料的抗压强度有95%保证率处于6~9 MPa之间。     

一种语音与背景乐音信号盲分离优化算法

在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)中的准则函数。实验结果表明,该改进算法有效分离出语音成分与背景乐音成分,而且在稳定性和分离效果方面具有较好的性能。     

基于观测域平方根UKF的机载无源定位算法

针对机载无源定位存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度低等问题,提出一种观测域平方根UKF滤波算法,新算法充分利用了观测域滤波的自动解耦功能和平方根UKF良好的数值稳定性及非线性滤波能力,并通过最小偏度单形采样的UT变换减少了算法在状态域与观测域之间转换时存在的舍入误差,同时也提高了算法的运行效率。仿真结果表明新算法提高了滤波稳定性、收敛速度和定位精度。