齐型空间上Lipschitz函数空间的特征

证明了齐型空间上广义Lipschitz函数空间的John Nirenberg型不等式,由此得到了Lipschitz函数空间的一些新的范数等价刻画.

齐型空间上的Lipschitz函数空间

给出了齐型空间上Lipschitz函数空间的两个新的等价范数,证明了Lipschitz函数满足与BMO函数类似的Joho-Nirenberg型不等式.

齐型空间上Lipschitz函数空间定义的弱化

利用齐型空间上Lipschitz函数空间的John Nirenberg型不等式,对Lipschitz函数空间的定义进行了弱化.

分数次极大算子与Lipschitz函数生成的交换子的紧性

得到分数次极大算子与Lipschitz函数生成的交换子是Lp空间以及Morrey空间上的紧算子,且注意分数次积分算子的处理方法不适用于分数次极大算子.

基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测

为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。

一类二阶迭代函数方程有界光滑解的Lipschitz依赖性

为了研究一类二阶迭代函数方程的C1有界光滑解在C1上确界距离下对已知函数的Lipschitz依赖性,对已知函数的导数施加了Lipschitz条件,并引入新的度量,此度量代表原函数与导函数之间的关系。根据给出Lipschitz依赖性推导过程的相关引理,对其进行了证明,并运用引理计算迭代函数方程光滑解之间的距离,从而得出对已知函数的Lipschitz依赖性。

Bergman空间中函数与满足某种特定增长条件的解析函数的等价性的证明补充及推广

本文分两个部分对属于某个Bergman空间的解析函数类与满足某种特定增长条件的解析函数的等价性的证明进行补充。首先通过两个引理以及Hölder不等式来证明对于,有,此时只要求函数解析即可,而文献中却要求,因此是文献中叙述的进一步推广。其次,利用贝塔函数的积分形式,便能够得到若时,以及时,同样有。

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法

为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题,构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间,作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象,将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明,在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果,一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。

高等数学之知识点探究——以空间直角坐标系、函数的连续性及柯西审敛原理为例

基于高等数学逻辑缜密、结构连贯的特点,我们从空间直角坐标系、函数连续性以及柯西审敛原理三个知识点中挖掘出人生观、价值观、世界观等方面的价值理念元素。并通过将元素无形地融入课堂教学实现三全育人目的。

拟双曲度量空间中广义反演函数的性质

基于一般度量空间中flattening函数和admission反演函数的概念,在拟双曲度量空间中引入拟对偶的概念,并借助于拟双曲度量作为工具,结合flattening函数和admission反演函数的性质来刻画了拟双曲度量空间中广义反演函数的几何特征。

齐型空间上极大函数的存在性和Lipschitz有界性

讨论齐型空间上极大函数的存在性和 Lipschitz有界性问题 .首先在一般情形下得到了极大函数的一个存在性定理 .然后讨论了极大函数在两种 L ipschitz函数空间的存在性和有界性问题 ,得到了较为一般的结果 .

Lipschitz函数空间的John-Nirenberg不等式及其应用

本文证明了R^n上Lipschitz函数空间的John-Nirenberg不等式,由此得到了Lipschitz函数空间的一些新的范数等价刻划。此外还对Lipschitz函数空间的定义进行了弱化。

基于径向基函数神经网络的空间漂浮机械臂装配控制

针对空间漂浮机械臂在轨装配中动力学模型失准、待装配模块质量特性未知情况下的精确控制问题,本文提出了一种基于径向基函数神经网络补偿控制的装配方法。给出空间漂浮装配机械臂的构型设计及动力学模型描述,设计了一种基于径向基函数神经网络原理的补偿控制率,进行了稳定性与收敛性分析,推导出基于径向基函数神经网络神经网络的空间漂浮基座机械臂装配控制自适应律。不同工况下的在轨装配仿真案例表明:基于径向基函数神经网络原理补偿的控制方法能够控制机械臂末端执行器在未知特性大负载作用下快速准确地跟踪期望轨迹,而不进行补偿时控制器性能下降严重、甚至失效。所提出装配控制方法具有较强的工程实用价值,能为未来空间装配任务提供有效借鉴。

非齐型度量测度空间上Calderón-Zygmund算子与Campanato函数的交换子

在一个满足上双倍条件和几何双倍条件的非齐型度量测度空间上,利用非齐型度量测度空间中Herz空间和Herz型Hardy空间的分解,借助于Calderón-Zygmund算子在L^(p)空间上的有界性理论,证明了Calderón-Zygmund算子与Campanato空间中函数生成的交换子在非齐型度量测度空间中的Herz空间和Herz型Hardy空间上的有界性.

建筑空间最优节能设计模型仿真研究

由于建筑结构主体较多,空间能耗难以合并控制,导致目前建筑空间能源耗用量较大。为此,构建基于等效转换法的建筑空间最优节能模型,并对其仿真研究。提出建筑总体能耗作为初始优化的“尺度”概念,该尺度为建筑空间的外墙、内墙、屋顶、分户楼板以及门窗等参数,求解这些尺度的最佳标准值。采用等效转换法计算在节能条件下所能接受的最大能耗范围。在此基础上,以上述范围值为约束条件,建立控制函数。将上述提到标准尺度值和最大能耗范围设置为最优解,建立最优节能设计模型,设定温差调节因子,对每一次室内外温差实施有效调节控制,保证建筑体参数符合最佳能耗范围。仿真结果证明,所提方法对冬季采暖和夏季制冷的能耗控制效果均较佳,节能效果最优且算法收敛性高,鲁棒性较好。

Orlicz-Sobolev空间的Lipschitz连续函数逼近

对Orlicz-Sobolev空间的性质进行了深入的研究,Orlicz-Sobolev函数可用在开集外为零的Lipschitz连续函数来逼近,对解决微分方程问题起了很重要的作用.

双壳体核电厂空间减震结构的竖向动力试验研究

为降低核电厂内安全壳的竖向加速度,提出了一种双壳体空间减震结构,基于该结构的力学特性建立了简化三质点三自由度动力模型,进一步给出了结构响应传递函数并进行了参数分析,明确了结构质量比、阻尼比和频率比对结构竖向地震响应的影响规律,完成了双壳体空间减震结构的缩尺振动台动力试验。结果表明:双壳体空间减震结构可减小内安全壳的竖向加速度,减震率为12.23%~27.84%。双壳体空间减震结构的振动台试验响应结果与理论计算值吻合较好,验证了所提出的双壳体空间减震结构简化模型的准确性以及双壳体空间减震系统的有效性。

船舶超大空间火灾环境下人员疏散模型

针对船舶超大空间火灾对人员疏散能力的影响难以量化问题,本文基于元胞自动机理论,构建了一种行人个体自主分析火灾环境下温度和能见度影响的疏散模型(cellular automata model considering visibility and temperature, CAVT)。CAVT模型采用Sigmoid函数和历史实验数据建立温度、能见度与人员运动能力的映射关系,基于FDS数值模拟结果建立火灾环境场对人员个体运动能力影响的时空耦合关系,使用熵值法计算温度场和能见度场在火灾环境场中的权重。以某客船超大空间为例开展研究分析,结果表明:火灾环境下人员疏散时间受火源功率影响较大,火源位置影响较小,出口宽度大于3 m,不影响疏散效率。与Pathfinder软件相比,CAVT模型可更准确模拟人员因高温和低能见度导致的运动能力的动态下降反馈。

基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法

将Faster RCNN引入微操作系统的目标检测之中。针对微操作空间下待检测目标存在尺度变化和在显微镜放大倍数较小时,待检测目标尺度过小、特征不明显的问题,提出了一种基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法。使用在图像分类任务中性能优越的深度残差网络提取图像的特征。引入递归特征金字塔网络,对特征进行融合。改进区域建议网络的采样策略,对损失函数进行优化。实验结果表明:这种改进的Faster RCNN算法能有效解决由于目标尺度变化和目标尺度过小带来的问题。相比通用的目标检测算法,该算法的准确度更高,速度更快,具有实际应用价值。

基于自适应空间特征增强的多视图深度估计

为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像。通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题。通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力。由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%。在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性。