基于核方法的模拟电路故障诊断

核方法通过非线性映射将原始数据嵌入到高维特征空间,然后进行线性分析和处理,为基于知识的数据分析带来新的方法和模式;传统方法无法解决故障特征数据维数高、在故障样本交叠严重时多分类性能较差的问题,因此在电路故障特征数据预处理阶段,提出了分步骤分别在时域对电路输出电压波形进行小波包分析和在频域测量电路幅频特性的方法来提取电路故障特征；预处理后的故障特征向量只是8维向量,减少了SVM的训练时间;将该方法应用于国际标准电路中的CTSV滤波器电路的故障诊断,结果表明:该方法能突出不同故障的特性,故障诊断正确率达到98.57%(414/420)。     

Cn中有界域的Bergman核函数的零点问题

多复变数空间Cn中有界域的Bergman核函数的零点问题集中表现为陆启铿猜想.陆启铿猜想是波兰数学家M.Skwarczynski对陆启铿1966年的一篇文章中关于Bergman核函数的零点问题而命名的,至今已经40年了.该猜想已写入了多复变函数论的多本专著,引起很多数学家的兴趣而研究之,已经成为多复变函数论中的一个活跃的研究方向.本文简述了陆启铿猜想的最初含意,综述了迄今为止关于有界域的Bergman核函数有无零点的各种研究成果以及所用的思想和方法.特别对近来出现的陆启铿猜想的新研究领域进行了较详细的阐述并在最后提出了关于陆启铿猜想的6个Open Problems,希望国内的年轻数学家对陆启铿猜想感到兴趣而研究之.     

基于SVM理论的一种新的数据分类方法

基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .     

交通流非参数回归模型

交通流宏观参数流量、速度和占有率在交通工程和管理中具有非常重要的作用 ,对这三者关系的刻划反映了道路本身特性和交通流的规律。到目前为止 ,基本上采用线性或非线性的参数模型来描述 ,此类模型在应用中具有一定的局限性 ,并交通变量时间序列进行预测 ,数据拟合表明 ,选择适当的核函数或邻近数以及窗宽 ,可以达到比较满意的效果     

一类新的求解P_*(κ)阵线性互补问题的多项式内点算法

利用核函数及其性质,对P_*(k)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域不可行内点算法.对核函数作了一些适当的改进,所以是不同于Peng等人介绍的自正则障碍函数.最后证明了算法具有近似O((1+2k)n3/4log(nμ~0)/ε)多项式复杂性,是优于传统的基于对数障碍函数求解宽邻域内点算法的复杂性.     

Convergence Properties of Generalized Fourier Series on a Parallel Hexagon Domain

A new Rogosinski-type kernel function is constructed using kernel function of partial sums Sn（f; t） of generalized Fourier series on a parallel hexagon domain Ω associating with threedirection partition. We prove that an operator Wn（f; t） with the new kernel function converges uniformly to any continuous function f（t） ∈ Cn（Ω） （the space of all continuous functions with period Ω） on Ω. Moreover, the convergence order of the operator is presented for the smooth approached function.     

基于LS-WSVM的光纤陀螺漂移辨识

提出了一种最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的光纤陀螺的漂移辨识算法.该方法将Mexihat小波函数作为核函数,与最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合建立起通用模型;用光纤陀螺漂移数据训练通用模型,从而得到该光纤陀螺的漂移模型.并用F法则检验了该模型的适应性.试验表明,在相同条件下,与基于Gauss核函数的最小二乘支持向量机模型相比,该模型拥有更高的辨识精度.证明了用最小二乘小波支持向量机对光纤陀螺的机漂移辨识是合适的,有效的.     

残差自回归半参数模型的参数估计

研究了残差自回归半参数模型的参数估计，运用广义最小二乘法估计了参数部分．用随机模拟说明了运用广义最小二乘（GLSE）估计出的参数部分优于运用普通最小二乘法（OKSE）得到的估计．     

衍射光栅积分理论中核函数的简化及其特性分析

基于衍射光栅完全电导率积分理论，通过变换光栅方程给出了任意衍射级次Littrow设置下衍射波矢的镜像方程，用此方程和幂级数性质简化了代表核函数的无穷级数，提出将其表示为一个对称性级数与一个等比级数之和的方法.通过与未做简化的积分法比较，从数值计算角度指出了此方法具有缩短计算时间和提高收敛性的特性.推广结果表明，在偏Litrrow设置下仍然可以通过幂级数性质提高收敛性. 关键词： 光栅积分法 核函数 Littrow设置 镜像方程     

高光谱的刺五加黑斑病的早期检测研究

对感染黑斑病的刺五加叶片进行光谱特性研究，能为药用植物病害的早期筛选与精准治疗提供重要研究资料。实验目的，运用高光谱成像技术实现植物病害的自动监督分类与识别。实验过程，首先使用高光谱成像系统在可见光波段（380～960 nm）内采集刺五加黑斑病的叶片样本，光谱数据经过去除亮暗噪声和平滑预处理后，再经过主成分分析实现数据降维，继而运用基于不同核函数的支持向量机法建立分类模型，最后利用总体分类精度、Kappa系数等因子评价不同核函数对分类器性能的影响。根据叶片表面的特征将其分为四类样本：健康亮部、健康暗部、轻度病害和重度病害等。对比各类样本的光谱可知，刺五加的健康样本在540 nm波长存在一个明显峰值，在620～680 nm光谱曲线急剧上升；而病害样本的光谱反射率呈现缓慢且平稳的上升趋势，上述特征能够将图像空间上反射强度接近的健康亮部和严重病害完全区分开。经对比发现前四个主成分（PC1，PC2，PC3，PC4）在分类表达上存在差异，主要表现为PC1含有的信息多，能够较好地区分各类样本；PC2则出现健康亮部和严重病害的交叉混淆；PC3是对于PC2的补充，能基本完整地表达轻微病害；PC4的贡献率仅有0.19%，依然能够准确地识别严重病害。不同主成分分量在表达各类样本特征中存在的差异能够作为复杂样本分类的参考依据。对比四种核函数对支持向量机分类器性能的影响，结果显示线性核函数的识别过程受光强反射的影响较大，Sigmoid核函数的训练精度易受数据集大小的影响，在识别健康亮或暗，以及轻微病害上均存在一定的误差，多项式核函数与径向基核函数的效果较好，其中，多项式核函数的精度更高，为92.77%。研究表明，利用高光谱成像技术能够准确地识别刺五加的健康叶片和患病叶片，为实现自动诊断药用植物叶片病害提供新方法。