Construction of Recursion Formulas for Lax Pairs of (2+1)-Dimensional Equation: Modified Generalized Dispersive Long Wave Equation

In this article, we study the Lax pairs of -dimensional equation: the modified generalized dispersive long wave (MGDLW) equation. Based on the well-known binary Darboux transformation, we dig out the recursion formulas of the first part of the Lax pairs. Then by further discussion and doing some revisional work, we make the recursion formulas fit for the second part of Lax pairs. At last, some solutions to the MGDLW equation are worked out by using the recursion formula.

Determinantal Expressions and Recursive Relations for the Bessel Zeta Function and for a Sequence Originating from a Series Expansion of the Power of Modified Bessel Function of the First Kind

In the paper,by virtue of a general formula for any derivative of the ratio of two differentiable functions,with the aid of a recursive property of the Hessenberg determinants,the authors establish determinantal expressions and recursive relations for the Bessel zeta function and for a sequence originating from a series expansion of the power of modified Bessel function of the first kind.

基于改进灰狼算法的船舶数学模型参数辨识

为了解决船舶操纵性指数计算复杂以及辨识参数泛化性较低问题,本文利用改进灰狼算法对辨识参数进一步优化。基于大型油轮运动数据以及一阶、二阶线性响应型数学模型,利用支持向量回归得到辨识参数的参考值。当参考值泛化性较低或者不准确时,利用改进灰狼算法实现辨识参数的范围内寻优,并将所得的辨识结果与基于遗忘因子的递推最小二乘的辨识结果对比。研究表明:利用改进灰狼算法优化后得到的辨识参数结果精度较高并且具有一定的泛化性。改进灰狼算法具有较强的搜索能力,同时可以对其他算法得到的不准确的参数进一步优化,使得参数辨识值更为准确。

倾角函数展开及其在分析法轨道预报中的应用

田谐项摄动是分析法轨道预报中的重要部分,其中包含大量倾角函数及其偏导数的计算,由于具有精度更高、速度更快的优点,倾角函数一般通过递推方法计算.以文献中提出的改进Gooding方法为基础,将其给出的程序稍加改进,在计算2-50阶倾角函数时缩短了约24%的计算时间.考虑到分析法预报过程中轨道平倾角变化很小,以泰勒展开式计算倾角函数,可极大提高计算速度,较大程度地减小分析法预报耗时,且引力场阶次越高,减小幅度越大,取50阶时预报耗时缩短了48%.另一方面,以2阶展开式计算倾角函数时,与改进Gooding法相比,分析法预报星历偏差很小.对于500km高度的低轨卫星,分别以改进Gooding法和2阶泰勒展开式计算倾角函数,预报3天,当地球引力场阶次不高于50时,二者预报星历偏差RMS(RootMeanSquare)低于1mm,且随着轨道高度的增加,预报星历偏差RMS逐渐减小.

一种快速计算Zernike矩的改进q-递归算法

提出了一种快速计算Zernike矩的改进q-递归算法,该方法通过同时降低核函数中Zernike多项式和Fourier函数的计算复杂度以提高Zernike矩的计算效率。采用q-递归法快速计算Zernike多项式以避免复杂的阶乘运算,再利用x轴、y轴、x=y和x=-y4条直线将图像域分成8等分。计算Zernike矩时,仅计算其中1个区域的核函数的值,其他区域的值可以通过核函数关于4条直线的对称性得到。该方法不仅减少了核函数的存储空间,而且大大降低了Zernike矩的计算时间。试验结果表明,与现有方法相比,改进q-递归算法具有更好的性能。

区间算术和仿射算术的研究与应用

综述了近几年来在计算机图形学及计算机辅助几何设计中得到广泛应用的区间算术、仿射算术及其修正形式———诸如矩阵或张量形式的修正仿射算术、递归Taylor方法的理论研究成果及应用情况,并对未来的研究方向和研究重点进行了探讨。

生命线网络可靠度分析的改进最小路递推分解算法

在生命线网络最小路递推分解算法的基础上,充分利用分解过程中的信息,采用合并节点的方法,快速降低分解出来子网的复杂程度,从而达到大幅度减少分解出来的不交最小路(割)数量和提高计算效率的目的。计算实例分析表明,与最小路递推分解算法相比,改进算法能更为高效地给出网络可靠度,是一种有效的生命线工程网络抗震可靠性分析工具。

有限元并行计算自动分区方法的优化

针对集群系统下动力学问题的大规模显式有限元并行计算的特点,在对多层次谱二分分区方法各个阶段的算法进行分析和试验的基础上,对其相关阶段的分区策略和算法进行了优化和调整,提出了一种多层次谱二分优化分区方法,并应用该方法对不同几何类型的有限元模型进行了分区测试,得到了满意的结果.与多层次谱二分分区方法相比,多层次谱二分优化分区方法的分区效果和分区效率都得到了明显改善.

改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用

客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)算法神经网络的方法建模,并采用改进的动态遗忘因子方法保证了平稳收敛。实验结果表明,用该算法预测客户欺诈的危险度效果优于BP神经网络模型,具有实用性和有效性。

多小波和NSDFB组合域递归滤波多聚焦图像融合

多小波能同时满足正交、紧支、对称等对信号处理十分重要的特性,结合多小波变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于多小波和非子采样方向滤波器组的多尺度多方向变换。对于高频系数首先计算其修改空间频率,然后利用域变换递归滤波进行滤波的融合规则;低频系数采用了修改拉普拉斯能量和的(SML)融合规则。通过与其他融合方法进行实验对比,实验结果表明:本文提出的融合方法能够更加有效地选择源图像中的聚焦良好区域,并且引入的伪影信息较少;此外,与其他融合方法相比本文方法的客观评价结果也是最好的。

基于优化递归小波与改进型ART2网络的内燃机故障诊断

曲轴角振动信号是内燃机故障诊断的有效依据。针对传统小波变换存在数据窗长、实时性差的局限性,构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基。基于该类小波基的小波变换不受分析窗的制约,能够实时地提取暂态特征。同时提出此类小波时频特性的优化方法,对内燃机曲轴角振动信号进行递归小波分解,并提取特征。针对传统ART2网络只利用模式的相位信息而丢失幅度信息和网络性能依赖于样本顺序等不足,在网络权值更新时引入平均滤波和关联函数,以便提高网络稳定性和收敛速度,同时降低其对样本输入顺序的敏感性。最后,将改进型ART2网络应用于内燃机故障诊断。实验结果表明,递归小波能反映内燃机状态信号的特征;改进型ART2网络训练耗时小于传统ART2网络的3%,识别率为100%。

有限元并行计算中网格自动分区的优化

针对集群系统下大规模有限元并行计算的特点,提出了优化多层次谱二分分区法。该方法对传统多层次谱二分分区方法的粗化、分区以及还原阶段的分区策略和算法进行了优化和调整,提出了顶点平衡策略以及平衡Kernighan-Li算法,弥补了传统谱二分法的缺陷,并应用该方法对不同几何类型的有限元模型进行了分区测试。测试结果表明,同传统分区方法相比,该方法的分区效果得到了明显改善。

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。

基于递推估计的保鲜环境信息感知系统设计

目的为准确表征果蔬气调保鲜环境参数,提高多点多源信息的智能感知能力,实现环境精准调控。方法设计集温度、相对湿度、氧气和二氧化碳浓度监测为一体的保鲜环境信息感知的无线透传单元,利用监测存储的历史数据,基于动态自适应预测模型修正休眠时长,延长无线透传单元的续航时间。构建基于Zigbee的无线网络,采用基于时空序列融合算法的数据融合,搭建气调保鲜环境调控试验平台,以土豆为试验物料开展保鲜试验。结果试验表明,基于递推估计理论的温度全局融合值反馈迅速,自适应调控特性更强,能准确地表征试验厢体的温度均匀性分布。结论以该信息感知系统表征环境参数,并作为系统输入,可实现保鲜环境参数的精准调控,降低能耗。

基于C8051F单片机的蒸渗仪测控系统

针对国内现有蒸渗仪测控系统测量精度不高,稳定性差的问题,设计了一种基于C8051F410单片机的新型蒸渗仪测控系统。它采用独立电源供电方式,选用高精度A/D转换芯片,并提出了一种改进型递推平均滤波方式,从软硬件两个方面来提高系统的测量精度。经过反复试验,该蒸渗仪具有测量精度高,稳定性好等特点。

利用积分方程计算阵列感应测井响应

利用积分方程计算了阵列感应测井仪器各子阵列在轴对称二维地层中的响应,计算中将纵向成层原状地层作为背景地层,从而将计算区域限制在井眼和侵入带内。与数值模式匹配法和有限元素法将全部地层作为求解区域相比,未知量范围和计算量均大大减小,计算精度亦可相应提高。采用改进型逐次逼近解法(MSAM)计算了积分方程,该方法所需内存量小,且可适用于高电导率对比度地层。采用递推算法计算纵向成层背景地层中Green函数及其对空间坐标积分的待定系数,从而大大加快了计算速度。数值算例的结果说明了利用积分方程计算阵列感应测井响应的有效性。

回归函数基于分割的改良递推估计的渐近正态性

提出了回归函数基于分割的改良递推估计,mn(x)=sum (IAn(x) (Xi)YiI(|Yi|) from i=1 to n≤bi)/sum (IAn(x)(Xi)) from i=1 to n,并在较为简洁的条件下证明了该估计量的渐近正态性.

基于小波与ART2网络的实时状态识别

构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基,提出此类小波的优化方法,对其时频特性进行了分析。针对传统ART2网络只利用了模式的相位信息而丢失了幅度信息和网络的性能依赖于样本的学习顺序等不足,提出了改进型ART2网络。对刀具AE信号进行递归小波分解,提取特征并应用于改进的ART2网络识别刀具状态。实验结果表明,递归小波能反映刀具状态信号的特征,且实时性好。改进的ART2网络更具鲁棒性,识别率为100%,训练耗时仅占传统ART2网络的3.79%。

基于蜂群优化或分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割

现有的Arimoto熵阈值法未考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,为此提出基于蜂群优化和基于分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.定义Arimoto灰度熵,导出二维Arimoto灰度熵阈值法,分别利用基于蜂群优化和基于分解的方法求解最佳阈值.基于蜂群优化方法给出中间变量的快速递推公式,利用改进的人工蜂群(MABC)优化算法搜索最佳阈值,减少迭代时适应度函数中的冗余运算.基于分解方法将求解二维Arimoto灰度熵阈值法的运算转化到2个一维空间,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与近年来提出的3种同类方法相比,所提出方法的分割性能更优,分割后图像中目标完整、边缘纹理清晰,具有良好的抗噪性.同时,所提出的方法运行速度快,有望满足实际系统对分割的实时处理要求.

α-混合下回归函数基于分割的改良递推估计的强相合

对回归函数基于分割的改良递推估计的概率极限性质进行研究,利用Borel-Cantelli引理和Bernstein不等式,在(几何)α-混合样本下证明了该估计的强相合性。