中巴资源一号卫星水体信息提取方法研究

选取中巴资源一号卫星(CBERS-1)CCD数据南京幅典型地区作为研究区,其范围为1 262×1 295像元区域.通过分析不同水体在不同波段的光谱特征,及山区阴影对水体提取的影响,提出了一种新的水体遥感信息提取方法一迭代混合分析方法,适合于亮度值偏低的中巴资源一号卫星数据.利用该方法进行了水体信息提取实验,实验效果良好.因此,通过水体信息提取,中巴资源一号卫星数据可为洪涝灾害评估预测提供基础数据.

含间断项微分方程初值问题的拟上下解方法

利用拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中含间断项的一阶非线性微分方程初值问题解的存在唯一性,并给出逼近解迭代序列的误差估计.

一阶混合单调脉冲微分方程解的存在性

脉冲微分方程理论是微分方程的一个重要分支,混合单调迭代技术是其重要基础之一。在Banach空间中,利用混合单调迭代技术及Shaulder不动点定理,考虑混合单调脉冲微分方程初值问题,给出方程解和藕合最大最小解的存在性定理及单调迭代方法。

含间断项的二阶周期边值问题的拟上下解方法

利用拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中含间断项的二阶非线性微分方程周期边值问题解的存在唯一性,并给出逼近解迭代序列的误差估计.

Banach空间非线性脉冲混合型微分-积分方程的广义拟解对

在Ｂａｎａｃｈ空间中利用半序理论和混合单调迭代技术，再使用一个新的比较结果，研究了非线性脉冲型微分－积分方程初值问题的最大和最小广义拟解对的存在性．

Banach空间中混合单调脉冲微分方程的周期边值问题

在Banach空间中,利用混合单调迭代技术及Shaulder不动点定理,研究一阶混合单调脉冲微分方程周期边值问题,给出方程解和藕合最大最小解的存在性定理.

含间断项微分方程边值问题的一种拟上下解方法

利用L-拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中含间断项的一阶非线性微分方程周期边值问题解的存在唯一性,并给出逼近解迭代序列的误差估计.

MOM、MOM-PO及HEMI在载体天线问题中的比较

在传统矩量法(MOM)的基础上,对其与物理光学(PO)混合的方法(MOM-PO)以及电磁场积分方程混合迭代方法(HEMI)进行了详细的推导,从物理机制、计算成本、数值结果的精度等方面比较了3种方法的异同。数值算例表明,HEMI的输入阻抗及辐射方向图结果均能与MOM很好地吻合,同时在较大程度上节约了计算时间;而MOM-PO虽然在计算时间及内存消耗上均显著优于上述两种方法,但小尺寸结果的精度相对较差,特别是方向图,在小尺寸情况下,主瓣、旁瓣及后瓣上均存在较大误差。

隐私保护线性回归方案与应用

线性回归是一种基础且应用广泛的机器学习算法,线性回归模型的训练通常依赖于大量的数据,而现实中数据集一般由不同的用户持有且包含用户的隐私信息,当多个用户想要集中大量的数据训练效果更好的模型时,会不可避免地涉及用户的隐私问题。同态加密作为一种隐私保护技术,可以有效解决计算中的隐私泄露问题。针对数据集水平分布在两个用户上的场景,结合CKKS同态加密技术,设计了一种新的基于混合迭代方法的隐私保护线性回归方案。该方案分为两个阶段:第一阶段实现了密文域上的随机梯度下降算法;第二阶段设计了一种安全两方快速下降协议,该协议的核心思想基于雅可比迭代算法,可以有效弥补实际应用中梯度下降法收敛效果不佳的缺陷,加速了模型的收敛,从而降低了方案的计算代价和通信损耗,在高效训练线性回归模型的同时保护了两个用户的数据隐私。分析了方案的效率、通信损耗以及安全性,利用C++实现了该方案并将其应用于真实数据集。大量实验结果表明,该方案可以高效地解决特征规模较大的线性回归问题,可决系数的相对误差小于0.001,这表明得到的隐私保护线性回归模型在真实数据集上的应用效果接近于直接在明文数据上求得的模型,可以满足特定场景下的实际应用需求。

Banach空间中非线性微分积分方程周期边值问题的一种拟上下解法

利用L-拟上下解方法和混合单调迭代法,在适当的条件下,研究了Banach空间中一类非线性二阶微分积分方程周期边值问题解的存在性和惟一性,并给出了近似解的迭代序列和误差估计式.

Banach空间中含间断项Sturm-Liouville问题的解

利用拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中含间断项的非线性Sturm-liouville问题解的存在唯一性,并给出逼近解迭代序列的误差估计.

抽象空间非线性发展方程周期解的存在唯一性

本文把L-拟上下解方法引入有序Banach空间中非线性发展方程u(′t)+Au(t)=f(t,u(t),u(t))(t∈R)的ω-周期解的研究,利用正算子半群的特征和混合单调迭代方法,获得了其ω-周期解的存在唯一性定理.所得结果概括和推广了常微分方程与偏微分方程中的部分现有结论.