鞅的p-均方函数不等式

讨论了B值鞅 f的 p 均方函数的不等式 ,对于 1 a p <∞ ,有‖f‖pJa 2 1a‖f‖pHa,对于 0 <a <p <∞ ,有‖f‖pHa (pa) 1p‖f‖p a,且常数 (pa)

特殊鞅的q均方函数的增长速度

研究了Banach空间上X值特殊鞅的q均方函数的增长速度与X的q一致TC凸性的关系,从而用特殊鞅的q均方函数的增长速度刻划了抽象空间的结构．

q均方函数的增长速度与Banach空间的一致凸性

在比短文中我们研究了Ｂａｎａｃｈ空间值鞅的ｑ均方函数的增长速度并用以刻划值空间的一致凸性．

复对称鞅的q均方函数与复拟Banach空间的PL一致凸性

在通常的概率空间上考虑一种复对称鞅， 应用它的ｑ均方函数的ａｅ有限性， 弱（１，１） 型， 强（ｐ，ｐ） 型，Φ函数不等式， 以及它的增长速度给出值空间的 Ｐ

鞅的均方算子加权凸Φ不等式的推广

借助Davis不等式证明了当1<p≤2时鞅的极大函数和p-均方函数满足好λ-不等式,并在此基础上应用Davis分解将均方算子的加权凸Φ不等式推广到p-均方函数中。

结合凸函数的非交换鞅不等式（英文）

简要给出在结合凸函数的非交换鞅不等式方面的最新进展,包括非交换Burkholder-Gundy不等式,非交换极大不等式,以及非交换Burkholder不等式和非交换Junge-Xu不等式等。还给出了相关的若干未解决的问题。

改进的U-Net网络小断层识别技术在玛湖凹陷玛中地区三叠系白碱滩组的应用

利用改进的U-Net网络小断层识别技术,对准噶尔盆地玛湖凹陷玛中地区三叠系白碱滩组的小断层进行了识别。研究结果表明:(1)构造导向滤波预处理能有效改善地震资料的品质,提高断层识别的准确率。加入了跳跃连接和中继监督、正态标准化和聚焦均方损失函数的U-Net网络方法,对小断层的精细识别能力有所提升。(2)使用200组训练样本集和20组验证样本集,模型地震数据由反射系数与雷克子波褶积生成,断层由人工标注而成。选取最优的网络模型参数,并在合成的含噪地震数据上分别利用相干属性、常规U-Net网络方法及改进的U-Net网络方法进行测试,构造导向滤波有效突出了断层的边界,且增强了同相轴的横向连续性,改进后的U-Net网络方法对于7 m以上断距的断层可进行有效识别。(3)对于玛湖凹陷玛中地区三叠系白碱滩组高角度走滑断裂和伴生小断距次级断裂的识别,改进后的U-Net网络方法的识别精度明显高于相干属性和常规U-Net网络方法,研究区大侏罗沟断裂北翼的(3)号与(4)号砂体,是拓展MZ4井区三叠系白碱滩组高效勘探的有利区。

基于新阈值函数及最优尺度的小波去噪研究

在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏差的缺陷。同时,为了获得更好的去噪效果,提出了基于白噪声!2检验确定小波最优分解尺度的方法。最后,通过数值仿真实验,证明了基于白噪声!2检验方法的有效性;在最优分解尺度下,新阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统阈值函数。

零误差密度函数准则的BP神经网络学习研究

BP神经网络的学习通常以均方误差函数(MSE)为目标函数,当目标变量不满足高斯分布时,其结果可能偏离真正最优.零误差密度函数(ZED)利用非参数估计中的Parzen窗法得到误差在零点的概率密度函数.将零误差密度函数作为BP网络的目标函数时,通过对光滑参数的选择使新的目标函数能够适用于期望输出满足任意分布.仿真实验分别以零误差密度函数和均方误差函数为目标函数的BP网络学习在函数逼近方面进行比较,结果表明零误差密度函数要比均方误差函数的适用范围更广.

随机微分方程θ-Heun方法的稳定性

为了提高求解随机微分方程数值方法的稳定性,对Heun方法进行改进得到θ-Heun方法。对于带有乘性噪声的随机微分方程,得到了θ-Heun方法均方稳定和指数稳定的充要条件,且证明了θ-Heun方法中这两种稳定性是等价的。用数值例子验证了θ-Heun方法的稳定性比Heun方法好。

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪。仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果。

鞅变换Φ-不等式

本文对于可预报鞅证明了鞅变换的均方函数、极大函数的Φ 不等式 ,并讨论了鞅变换的极大函数的αLΦ 范数与鞅的αKΦ

变差可积鞅及条件变差可积鞅的最优系数不等式

设f是条件变差可积鞅 ,则有‖f‖p≤ 1P‖f‖ap 0 <P≤ 1当P≠ 1时 ,不等式是严格的 ,同时系数 1P是最优的 ,若f是变差可积鞅 ,则‖f‖Ap ≤ 1P‖f‖ap 0 <P ≤ 11P‖f‖ap ≤‖f‖Ap P≥ 1同样当P≠ 1时 ,不等式是严格的 ,且系数

基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法(P-LMS)进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法(NLMS)进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。

分子动力学模拟固态Al的自扩散性质

采用EAM势,用分子动力学模拟方法研究了固态Al的自扩散.用2种方法给出了Al在固态下较长的温度区域内的自扩散系数以及自扩散系数随温度的变化规律,并从微观机制上进行了分析和解释.结果较好地符合Arrhenius关系.

采用快速混合蛙跳算法的微光图像增强

由于探测器灵敏度的限制,激光雷达、夜视等图像各点的相对灰度较低。基于更快速的混合蛙跳算法(A Fast Shuffled Frog Leaping Algorithm,FSFLA)提出了一种图像自适应快速增强算法。该算法采用了一种具有更大搜索范围、更快的收敛速度的快速混合蛙跳算法,降低了运算时间。它应用于微光图像的处理方面上,较传统的SFLA算法能更快地达到图像增强的效果,更适用于实际应用场合。在给出24个初值的情况下,传统的SFLA算法须迭代平均20次才能达到稳定的效果,而FSFLA仅需6次,因而大幅度地提高了运算时间。

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。

基于二维特征空间与量子Memetic算法的直扩信号检测算法

提出一种基于二维特征空间与量子Memetic算法的直扩信号非相关检测方法。首先将截获信号分为不重叠的段,计算均方相关函数均值,作为特征平面横轴;然后构造协方差矩阵,循环移位并计算协方差矩阵最大特征值序列,取最大值作为特征平面纵轴,将信号检测问题化为模式识别问题;利用训练序列和量子Memetic算法优化判决函数,使错误概率最小,判决函数即可作为信号检测的依据。仿真结果表明,该算法的检测性能优于主成分分析法、能量检测法以及均方相关检测法。

二参数指数分布有序约束位置参数的保序估计

假定有两个来自于不同的二参数指数分布的独立样本，它们的位置参数满足顺序约束．本文分三种情形对常规估计作出了改进，给出了有约束位置参数的估计，并在一组特殊的参数下证明了它们在均方损失函数下优于常规估计．

基于哈里斯鹰优化算法的IIR滤波器的设计

计算机协助优化设计无限长单位冲激响应(Infinite Impulse Response,IIR)数字滤波器效果极佳。本文利用哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization,HHO)算法全域检索能力强、调节参数少的优点,用哈里斯鹰优化算法处置IIR数字滤波器问题,对算法的适应度函数进行设计,分析算法实现步骤,通过低通、高通、带通、带阻IIR数字滤波器进行仿真验证。方案的切实性和有效性得到验证,给IIR数字滤波器的设计扩充一条新道路。