正则阶约束的抽取滤波器设计

本文研究了抽取滤波器的时域设计算法,以对通带和阻带的要求作为优化的目标,以滤波器的结构和正则阶为约束条件,将滤波器的设计转化为一个约束优化问题进行解决。

具有任意正则阶的M带线性相位双正交小波构造

本文在求得尺度滤波器的前提下,利用计算代数Groebner基和合冲模的思想和算法,对多相位矩阵进行双正交化。从而得到了一种具有任意正则阶和线性相位性质的M带双正交小波的新构造方法。与现有方法相比,该方法克服了不能同时具有任意正则阶和保持线性相位的缺陷。实例表明该方法简洁、有效。

高阶数值导数的分数阶Tikhonov正则化方法

在本文中,我们关注高阶数值导数问题,该问题是不适定的。为了解决这一反问题,我们提出了分数阶Tikhonov正则化方法,用于从一维噪声数据中计算高阶数值导数。本文先用Fourier变换求出问题的精确解,再用分数阶Tikhonov正则化方法构造出问题的正则化解,最后讨论了先验正则化参数选择规则下精确解与正则化近似解的误差估计。

基于分数阶Tikhonov正则化的激光吸收光谱燃烧场二维重建光路优化研究

为探究基于激光吸收光谱技术的燃烧场二维测量光路布置方式,实现有限投影下更精确的燃烧场二维重建,根据分数阶微积分理论,提出一种基于分数阶Tikhonov正则化的光路优化方法.将经典的整数阶Tikhonov正则化推广到分数阶模式,建立了基于分数阶Tikhonov正则化的光路设计目标函数.利用遗传算法分析(0,1)范围内不同阶数的计算结果,得到最佳光路布置方式.采用近红外波段7185.6 cm^(-1)的H_(2)O特征吸收谱线结合20条测试光路对10×10离散化网格区域进行计算,对比分析五种光路布置方式对多种分布模型的重建结果,结果表明,基于分数阶Tikhonov正则化的光路布置方式具有最佳重建效果.研究结果对有限投影条件下激光吸收光谱二维测量光路的优化设计理论研究具有重要意义,可以促进激光吸收光谱技术在复杂发动机燃烧场二维重建及燃烧效率提升方面的应用.

利用偏置校正的分数阶正则化水平集分割算法

针对待分割图像中含有强度不均匀性和噪声情况,传统水平集分割方法不能得到理想的分割结果且效率低、抗干扰能力弱等不足。为此,提出一种利用偏置校正的分数阶正则化水平集分割算法。该方法利用分数阶距离正则项惩罚水平集函数(level set function,LSF)与带符号符号距离函数之间的偏差,抑制LSF在平坦区域的急剧反向扩散,保证LSF平稳演化。采用(Grünwald-Letnikov,G-L)分数阶导数,设计了新的分数阶导数及其共轭覆盖模板并采用改进的边缘停止函数和偏置校正,用于驱动LSF演化曲线快速地接近目标边缘。将偏置校正和分数阶距离正则化相结合用水平集函数来定义得到了能量泛函最小化的数值解。实验结果表明,所提方法对图像分割效率和鲁棒性有明显的提升。

基于改进分数阶Tikhonov正则化的桥梁移动载荷识别

针对整数阶Tikhonov正则化方法识别桥梁移动载荷识别精度较差的问题,提出一种基于改进分数阶Tikhonov正则化的桥梁移动载荷识别方法。根据时域法理论建立桥梁移动载荷识别模型,模拟双轴车辆在桥梁上行驶过程,通过核函数方法将移动载荷表示为弯矩响应和加速度响应核函数的微分形式,采用离散化方法将微分方程转化为线性方程组,通过改进分数阶Tikhonov正则化方法进行求解。结果表明:较分数阶Tikhonov正则化方法和整数阶Tikhonov正则化方法,采用改进分数阶Tikhonov正则化方法的移动载荷识别结果在识别精度和抗噪性上都有一定优势,且改进分数阶Tikhonov正则化方法在低噪声水平下载荷识别精度较高,识别误差仅为分数阶Tikhonov正则化方法的15%;识别结果受弯矩响应影响较小,且具有良好的鲁棒性,更适用于桥梁移动载荷的现场识别。

正则任意阶微分系统带一般权第二特征值的上界

考虑正则任意阶微分系统带一般权第二特征值的上界估计。利用试验函数,Rayleigh定理,分部积分和Schwarz不等式等估计方法与技巧,获得了用第一特征值来估计第二特征值的上界的不等式,其估计系数与区间的度量无关。其结果在物理学和力学中有着广泛的应用,在常微分方程的研究中起着重要的作用。

一种新型分数阶Tikhonov正则化载荷重构技术及应用

针对整数阶Tikhonov正则化载荷重构技术存在病态性和对噪声敏感等不足,提出一种新型分数阶Tikhonov正则化技术,将处理反问题的过程转化为一类无约束优化问题,并采用超记忆梯度法求解目标函数。通过工程应用算例验证所提出技术的实用性和稳定性,为解决工程应用中的反问题提供了一种新的有效方法。

改进分数阶Tikhonov正则化的截割煤岩载荷识别方法

为探究截齿截割煤岩载荷的有效识别方法,实现截割载荷特征的提取与辨识,根据分数阶微积分理论,将经典的整数阶Tikhonov正则化推广到分数阶模式,构造改进分数阶滤波因子,提出了一种改进分数阶Tikhonov正则化方法和算法。根据时域方法理论建立截割煤岩载荷的识别模型,通过核函数方法将载荷表示为一系列核函数的叠加,测量载荷表示为输入载荷和核函数响应之间的卷积分形式,采用离散化将卷积方程转化为线性方程组,利用改进分数阶正则化方法将反求过程转化为一类无约束优化问题,并采用新超记忆梯度法求解目标函数。研究表明:随着分数阶次的增大,均方根误差(RMSE)及迭代次数值呈先减小后增大的趋势,存在着最小RMSE和最少迭代次数值,可以判断存在最优的分数阶次,即α=0. 5,此时载荷识别效果相对理想。与整数阶和分数阶Tikhonov正则化方法相比较,改进的算法不仅能够保留较小奇异值对应的分量,且也能抑制较大奇异值对应的分量,从而能够有效克服载荷识别的病态性,且被识别载荷与试验载荷的均方根误差(RMSE)分别为0. 418 2,0. 388 4,0. 366 5,及迭代次数分别为19,14,11,具有较高的精度,能够克服其解的光滑性,且载荷细节特征能够较好被识别。据此,改进分数阶正则化方法在截割煤岩载荷识别方面具有更强的抗噪性和鲁棒性,为解决截割煤岩载荷及矿山机械工程中的载荷识别问题提供了一种有效研究方法。

基于联合Caputo导数的分数阶Hamilton力学和分数阶正则变换（英文）

由于分数阶微积分在科学和工程的诸多领域的成功应用,传统的分析力学理论和方法正在不断地拓展到含有分数阶微积分的系统。基于联合Cuputo分数阶导数,文中建立了分数阶Hamilton原理,并由分数阶Hamilton原理直接导出了分数阶Hamilton正则方程;建立了分数阶力学系统的正则变换理论,给出了四种基本形式的分数阶正则变换,并通过算例说明母函数在分数阶正则变换中的作用。

识别Rayleigh-Stokes方程源项的分数阶Landweber迭代正则化方法

该文研究具有Riemann-Liouville时间分数阶导数的Rayleigh-Stokes方程未知源识别问题.首先证明这个问题是不适定的,并应用分数阶Landweber正则化方法求解此反问题.基于条件稳定性结果,在先验和后验正则化参数选取规则下,分别给出精确解与正则解之间的误差估计.最后通过数值例子说明此方法求解此类反问题的有效性和可行性.

两种2K阶K正则图的强协调值

通过构造得到了两种 2K阶K正则图的强协调值 ,证明了 16阶 8正则图和 18阶

基于分数阶Tikhonov正则化方法的电弧反演研究

有触点开关电器在分断电路时将不可避免地产生电弧。该文建立了直动式触头系统开断下的三维电弧模型,将电弧假设为电流折线集合。基于毕奥萨伐尔定律,通过正演分析获得电弧周围测磁平面的磁场分布,并根据磁场反演电弧电流密度分布。为了提高电流重建精度,采用Tikhonov正则化方法求解基于电磁逆问题建立的不适定方程组。考虑到标准Tikhonov正则化方法的最小二乘解由于滤波算子的作用而丢失重建数据的细节使得解过于平滑,采用分数阶Tikhonov正则化方法来提高解的精度,并基于Morozov偏差准则求取正则参数。反演结果表明,通过降低阶数α可减缓滤波算子的收敛速度,提高解向量范数而逼近精确解。同预设值相比,在施加标准差为0.001的测磁干扰下,电弧反演的最大相对误差为21.16%,平均相对误差为8.99%,重建精度高于标准Tikhonov方法与截断奇异值分解法,反演结果能够反映电弧分布趋势。

基于q-高斯分布和零阶最小熵正则化的三维重力聚焦反演

观测的重力数据通常含有误差,传统的三维重力反演方法假设数据残差服从高斯分布,数据误差的大小和可靠估计对于三维重力反演的精度和可靠性是非常重要的.在模型正则化方面,传统的三维重力反演主要是基于Tikhonov正则化理论来获得稳定解,但是当地下密度异常体存在尖锐边界时,基于L_(2)范数正则化的三维重力反演得到的密度异常体边界比较平滑,这给后续的地质解释带来一定的困难.为此,本文提出了一种基于q-高斯分布和零阶最小熵正则化的三维重力聚焦反演方法,该方法不需要估计数据误差,且对较大数据误差的敏感性较弱,同时能够获得聚焦反演结果,且不需要确定合理的聚焦参数.理论模型测试表明,本文提出的三维重力聚焦反演方法得到的反演模型具有聚焦效果,能够较好地刻画异常体边界和密度值,且对含有较强干扰的重力数据具有一定的适用性.将本文方法应用于墨西哥圣尼古拉斯矿区的实测重力数据,反演得到的硫化物矿体与已知资料具有较好的一致性.本文在理论模型和实际资料测试中还进行了反演模型不确定性分析,分析结果表明q取值为1.5能够得到令人满意的反演结果.

具有任意阶非线性项的广义对称正则长波方程的显式行波解

借助Mathematic4.0软件、广义幂-指函数法研究了具有任意阶非线性项的广义对称正则长波方程,得到了方程的扭状行波解和钟状行波解,这种方法也适合研究其它的非线性发展方程.

确定热方程未知源问题的超阶正则化方法

该文研究了热传导方程中未知源的确定问题.针对问题的不适定性,提出了一种结合超阶惩罚项的Tikhonov正则化方法.在由偏差原理选取正则化参数情况下,方法能够在不同光滑条件下获得最优收敛阶.计算过程不需要事先知道光滑度和精确解的先验界.数值试验表明,该方法是有效和稳定的.

自适应离散分数阶渐进正则化方法

采用有效的自适应投影离散方法,用于求解第一类算子方程.该方法将分数阶渐近正则化与自适应投影方法相结合,与标准投影方法相比,所需的离散信息少得多,得到了近似解的最优收敛率.

基于置信水平和q阶orthopair正则模糊数的群决策方法

在决策问题中由于一些限制因素,专家不可能百分之百对方案熟悉,并且正则模糊数要更接近于人类的决策思考比三角形和梯形模糊数。因此,根据置信q阶orthopair模糊加权平均、置信q阶orthopair模糊加权几何和正则模糊数,提出了置信q阶orthopair正则模糊加权平均(CNFWA)和置信q阶orthopair正则模糊加权几何(CNFWG)并且举例说明这两种算子的聚合。将一个多属性群决策方法提出根据CNFWA和CNFWG,通过实例说明如何用提出的多属性群决策方法从几个建筑公司里选出最优的一家公司,与基于q阶orthopair正则模糊加权平均(q-ROFNWA)、q阶orthopair正则模糊加权几何(q-ROFNWG)的多属性决策方法进行了比较,表明此方法更有效且更客观。

分数阶q-Laplace 全变差图像修补模型的增广拉格朗日算法实现

分数阶TV正则项已被广泛应用于图像处理领域,本文针对一类q-Laplace全变差图像修补模型,采用增广拉格朗日方法进行求解并设计了快速算法,数值实验表明本文所提出的算法对有文字遮挡和人工涂画痕迹的图像具有一定的修补作用。

p阶强度量正则性的扰动稳定性

主要研究p阶强度量正则性的扰动稳定性.证明p阶强度量正则的集值映射经1/p阶Holder连续的函数扰动后,所得的映射仍然是p阶强度量正则的,从而将经典的(1阶的)强度量正则的稳定性结论推广至p阶的情形.