确定性矩阵可分离压缩成像

针对可分离压缩传感使用的可分离随机正交矩阵在处理大尺度图像等高维信号感知时难度太大或成本过高的问题,引入确定性测量矩阵,提出确定性矩阵可分离压缩传感,可将如托普利兹矩阵及循环矩阵等具有确定性结构的矩阵作为可分离压缩传感的左、右可分离矩阵.该方案可以降低独立元素的数目,从而显著降低前端物理实现的难度与成本.数值模拟实验分别评估了该方法在不同采样率及不同图像尺寸下的压缩重建性能,结果表明该方法在独立元素非常少的情形下得到与原随机正交矩阵相近的重建质量,证明了其可行性.     

矩阵方程AX=B的中心对称定秩解及其最佳逼近

本文研究了矩阵方程AX=B的中心对称解.利用矩阵对的广义奇异值分解和广义逆矩阵,获得了该方程有中心对称解的充要条件以及有解时,最大秩解、最小秩解的一般表达式,并讨论了中心对称最小秩解集合中与给定矩阵的最佳逼近解.     

非奇异H-矩阵的一类新判定

本文研究了非奇异H-矩阵的数值判定问题.利用不等式的放缩方法,获得了一类判别非奇异H-矩阵的新判据,推广了相关已有结果,并通过数值实例说明了本文结果判断范围的更广泛性.     

基于线性算子的广义逆矩阵的几何表示

广义逆矩阵是矩阵理论的重要内容.由于广义逆矩阵的定义众多,计算较为繁杂,使得初学者很难理解和掌握其本质.基于线性方程组求解问题的等价表示,从线性算子的角度展示多种广义逆矩阵定义的背景及其几何直观意义.通过对一个特殊算例的分析与求解,实现了对多种广义逆矩阵的几何解释及其在线性方程组求解中的作用,淡化了广义逆矩阵计算的繁杂,加深初学者对广义逆矩阵的理解与掌握.     

数字变换在有脉冲影响的k-值逻辑网络中的应用

利用数字变换和矩阵的半张量积方法,讨论了有脉冲影响的k-值逻辑网络的稳定性问题.在矩阵的半张量积框架下,将有脉冲影响的k-值逻辑网络表示成离散时间动态系统,然后用代数的形式展现出来.结合数字变换的方法,得出了有脉冲影响的k-值逻辑网络稳定的充要条件.     

基于组合权重法的建筑施工企业应急能力可拓评价研究

针对建筑施工企业应急能力评价缺少指导性方法的现状,采用可拓物元模型对施工企业应急能力进行评价.针对应急管理过程中的时间节点特征,使用层次分析法进行施工企业应急能力评价指标体系建构,通过三角模糊数与熵值法结合的组合权重法确定各指标权重系数,采用可拓物元模型进行施工企业应急能力评价,在此基础上以某施工企业进行实例验证,确定该施工企业应急能力等级.     

广义梯形模糊数决策粗糙集

考虑到在决策过程中损失函数的不确定性且广义梯形模糊数作为三角模糊数的一种拓展,从贝叶斯理论出发,在三角模糊数决策粗糙集的基础上,将广义梯形模糊数引入三枝决策粗糙集,建立了广义梯形模糊数决策粗糙集并推导了其性质和规则;然后,通过一个协同知识管理项目的例子来阐明模型的具体应用.优势在于不仅将离散模糊集合扩展到连续集合,而且与其它模糊集合相比较具有更好的泛化性.     

基于模糊收益率的最优投资组合模型

考虑了收益率为模糊数的投资组合问题.在一定置信水平上,用收益率波动差的平方和作为风险的度量,在预期收益率给定时,建立了风险最小化的投资组合模型.投资者可以参考其最优解来减小投资风险.最后给出了一个实例.     

严格α-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的上界估计

针对逆矩阵的无穷范数的上界估计问题,利用严格对角占优M-矩阵逆的无穷范数的上界,给出了严格α-对角占优M-矩阵A的||A~(-1)||_∞的单调递减的上界序列,理论证明及数值分析均表明所得估计改进了某些现有结果.     

模糊神经网络在多源数据融合中的应用研究

在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性.