总体协差阵为单位阵的最小距离判别

本引进最小距离域定义,得到了确定最小距离域的计算方法。在马氏距离判别定理的基础上,确定了最小距离判别规则,得到了利用该规则的判别方法。     

大型不正定陀螺系统本征值问题

陀螺动力系统可以导入哈密顿辛几何体系,在哈密顿陀螺系统的辛子空间迭代法的基础上提出了一种能够有效计算大型不正定哈密顿函数的陀螺系统本征值问题的算法．利用陀螺矩阵既为哈密顿矩阵而本征值又是纯虚数或零的特点,将对应哈密顿函数为负的本征值分离开来,构造出对应哈密顿函数全为正的本征值问题,利用陀螺系统的辛子空间迭代法计算出正定哈密顿矩阵的本征值,从而解决了大型不正定陀螺系统的本征值问题,算例证明,本征解收敛得很快．     

不同理论下圆板特征值之间的解析关系

基于经典板理论(CPT)、一阶剪切变形板理论(FPT)以及Reddy三阶剪切变形板理论(RPT)之间,圆板轴对称特征值问题在数学上的相似性,研究了不同理论之间圆板特征值间的解析关系．将特征值问题的求解转化为代数方程的求解,并导出了不同理论之间圆板特征值的显式精确解析关系．从而,只要已知圆板特征值（临界屈曲载荷和固有频率）的经典结果,便很容易从这些解析关系中得到一阶和三阶理论下圆板特征值的相应结果,这便于工程应用,同时也可检验一阶和三阶理论下板特征值的数值结果的有效性、收敛性以及精确性等问题．     

具有五个不同于0和1的Laplacian特征值的单圈图

设$U$是$n$阶单圈图, $m_{U}(1)$是$U$的拉普拉斯特征值1的重数.众所周知,0是连通图重数为1的拉普拉斯特征值.这意味着如果$U$有五个不同于0和1的拉普拉斯特征值,那么$m_U(1)=n-6$.本文完整刻画了$m_U(1)=n-6$的所有单圈图.     

矩阵Hadamard积和Fan积的特征值界的一些新估计式

本文研究了非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界和非负矩阵A与B的Hadamard积 的谱半径上界的估计问题.利用Brauer定理,得到了一些只依赖于矩阵的元素且易于计算的新估计式,改进 了文献[4]现有的一些结果.     

Galerkin-Petrov least squares mixed element method for stationary incompressible magnetohydrodynamics

The Galerkin-Petrov least squares method is combined with the mixed finite element method to deal with the stationary, incompressible magnetohydrodynamics system of equations with viscosity. A Galerkin-Petrov least squares mixed finite element format for the stationary incompressible magnetohydrodynamics equations is presented. And the existence and error estimates of its solution are derived. Through this method, the combination among the mixed finite element spaces does not demand the discrete Babuska-Brezzi stability conditions so that the mixed finite element spaces could be chosen arbitrartily and the error estimates with optimal order could be obtained.     

基于特征值方法的旋翼尾迹稳定性分析

给出一个旋翼尾迹线性化稳定性分析的方法.在该方法中,尾迹涡线被离散为直线涡段,尾迹的扰动归结为涡元端点的扰动,考虑了桨尖涡的自诱导和涡线的互诱导以及桨尖涡与桨叶的实际干扰.使用该方法,分别以UH-1H和AH-1G模型旋翼为例,对悬停和前飞状态的旋翼尾迹的稳定性进行计算和分析.结果表明:旋翼尾迹运动存在大于0的特征值,是内在不稳定的,且最大发散率随波数变化呈现出一定规律性;前飞与悬停状态不同,其最大发散率减小,不稳定性减弱.     

基于光谱技术的杨梅汁品种快速鉴别方法的研究

为了实现杨梅汁品种的快速无损鉴别,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别杨梅汁品种的新方法。首先采用偏最小二乘法进行模式特征分析,经过交互验证法判别,确定最佳主成分数为9。完成特征提取后,将这9个主成分作为神经网络的输入变量,建立了三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。3个品种的杨梅汁样本数均为20,共计60个样本。在神经网络学习中,将其分成训练集样本51个和预测集样本9个。对9个未知样本进行预测,准确率为100％。说明本文提出的基于光谱技术和模式识别的方法具有很好的分类和鉴别能力。     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

局部偏最小二乘回归建模参数对近红外检测结果的影响研究

报道了在局部加权(LWR)回归方法基础上,自主改进的更简单、实用的局部偏最小二乘回归(LPLS)的原理和方法。并以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了主成分数以及局部建模样品数对检测结果的影响。结果表明：应用交叉验证方法推荐的尼古丁组分模型主成分数并不是最优,通过适当降低主成分数可提高检测效果;局部建模样品数为30～50个时总糖、总氮、尼古丁预测准确度的提高幅度可分别达7%,14%,10%以上。该方法能有效提高近红外数学模型的预测准确度,是建立具有高度适应性近红外数学模型的有效方法。