条件L泛函的随机加权逼近

本文讨论了条件L泛函 θ（χ）=integral from n=0 to 1 F^(-1)(y|χ)J(y)dy+sum from j=1 to m a_jF^(-1)(p_j|χ)的随机加权逼近的渐近性。

关于白噪声的L_2－泛函在Malliavin算子作用下的积分表示

本文基于非线性空间的张量积结构，建立了抽象可测空间（ＴＳＦＨＢ，）上关于白噪声测度Ｘ的（非适应）随机积分．应用Ｃｈａｏｓ分解，得出了关于白噪声的一般Ｌ２－泛函ξ的如下积分表示式 进一步，我们讨论了所建立的随机积分在Ｍａｌｌｉａｎ算子Ｌ作用下的特点。

A New Section Theorem in L-convex Spaces and Its Applications

In this paper, the author gives a new section theorem in L-convex spaces. And as its applications, the author proves a coincident theorem and a two-functional minimax theorem established in L-convex spaces.

二阶线性非自治时滞微分方程的稳定性

研究了非自治时滞微分方程x′i(t) + ∑2j= 1aij(t)xj(hij(t))= 0,t≥0,i= 1,2平衡点(x1,x2)T = (0,0)T 的稳定性,应用Liapunov 泛函方法得到该系统稳定性的条件.这些检验方程对于进一步研究数值方法中的稳定性提供了理论基础.

一类含非线性扰动的区间变时滞系统鲁棒稳定性判据

区间时滞是在实际应用当中一类重要的时滞类型.在这类系统当中,时滞往往处于一个变化的区间之内,而时滞的下界不一定为零.本文讨论一类含非线性扰动的区间变时滞系统的稳定性问题.基于时滞分解法,把时滞下界分成两个相等的子区间,通过构造包含时滞区间下界和上界新Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,结合改进的自由权矩阵技术,建立了线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关稳定性判据.该方法充分利用了系统的时滞信息,因而具有更低的保守性.数值算例说明了该方法的有效性和优越性.

基于改进CV模型的图像分割算法

传统CV模型在目标图像存在噪声干扰及图像背景较为复杂的情况下,图像分割效果较差,极易造成误分割。为了提高基于CV模型图像分割的分割效果及分割效率,提出一种基于改进CV模型的图像分割算法。首先,根据曲线演化理论对CV模型的曲线驱动力进行简化,以此提高模型的分割效率;然后,利用L1范数构造CV模型的能量泛函,同时引入中值替代传统CV模型中的曲线拟合中心,在简化数据计算的同时,提高模型对噪声的鲁棒性;最后,将该曲线驱动力与L1范数能量泛函进行融合,以此构造最终的改进CV模型的能量泛函。将所提模型与传统CV模型、LIF模型、局部二值模型以及偏置场修正水平集模型的实验结果进行对比,结果表明所提模型分割效果最优,且分割速率最高。

含非线性扰动的区间变时滞系统鲁棒稳定新判据

研究一类含非线性扰动的区间变时滞系统时滞相关鲁棒稳定性问题.基于时滞中点法,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,结合L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩阵技术,建立了一种新的基于线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关鲁棒稳定性判据.最后的数值仿真实例说明了所提方法是有效性且具有更低的保守性.

含分布时滞的不确定中立系统鲁棒稳定之时滞分解法

研究了一类同时具有离散与分布时滞的不确定中立型系统的鲁棒稳定性问题,基于时滞分割方法建立一种新的时滞相关鲁棒稳定性条件.通过把时滞区间非均匀的分解成N份,针对不同的分割区间构造合适的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,结合积分不等式处理方法建立了基于线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关条件,该方法不包含任何的模型变换和自由权矩阵技术,减少了理论与计算上的复杂性,最后的数值算例仿真表明,该方法扩大了系统稳定的时滞上界范围,相比已有结论具有更低的保守性.