Boussinesq方程的扩展对称约化和新的相似解

将Simon Hood最近提出的扩展Clarkson和Kruskal (CK)方法，推广并应用于Boussinesq方程，得到了该方程的若干新的约化和相似解。该方法也适用于其他有重要物理背景的非线性演化方程。     

精确稀疏扩展信息滤波的地图优化研究

研究了移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）精确稀疏扩展信息滤波（ESEIF）的地图优化算法,即利用信息熵度量变量不确定性的特性来对地图特征点进行分类,选择不同类型的特征点处理ESEIF的不同更新过程,同时优化活动地图,使SLAM更新在恒定时间内实现,且提高了机器人和地图的估计精度.仿真实验证明：在特征点多的大环境下,特征点优化后的算法实时性强,估计精确度更高.     

随机投入产出模型分析（Ⅰ）

本文定义并讨论了齐次随机投入产出模型，并得到粉似于确定性投入产出模型的一些结果。     

基于扩展信息滤波的多机器人SLAM研究

运用信息滤波算法实现多机器人SLAM,根据对机器人运动结构和刚体约束建立多机器人运动模型,用里程计和激光测距传感器建立多机器人观测模型,并运用SLAM方法建立全局地图,不断更新该地图的同时完成校正多机器人位姿．根据理论推导,利用信息滤波算法解决多机器人SLAM问题,仿真实验也结果表明多机器人定位精度良好．     

扩展型HMM在表情识别中的应用研究

根据表情与人脸表情特征关系,提出采用隐马尔可夫模型进行人脸表情识别;又鉴于人脸图像二维特性,提出了更具健壮性、更易处理二维数据的扩展型隐马尔可夫模型.该模型相比伪二维隐马尔可夫模型,简化了复杂度.为提高模型的识别效率,根据敏感度不一,提出多重感兴趣区域替代单一的感兴趣区域.为提高表情子库内样本的聚合度及库间样本离散度,提出相应的改进方案.首先通过人脸检测,实现表情样本采集;然后采用二维离散余弦实现图像频域转化,并结合低频数据生成特征向量;最后采用扩展型隐马尔可夫模型进行表情建模,实现表情训练与识别.实验表明：采用扩展型隐马尔可夫模型可有效识别表情,尤其是优化后的设计方案.     

核物质热力学性质的扩展Skyrme力研究

从有限温度有限核的扩展Skprme力自由能密度,嫡密度和内能密度出发,计算了对称核物质和非对称核物质的一系列热力学性质,包括每核子内能、嫡、核物质状态方程及不可压缩系数.     

一个推广的较为精密的Hilbert型不等式的逆

引入两个参量λ,α和两对共轭指数(p,q),(r,s),应用改进的Euler-Maclaurin求和公式,建立了一个具有最佳常数因子的推广和较为精密的Hilbert型逆向不等式,作为应用,给出了它的加强式.     

一维“Brusselator”模型的遍历性

本文在[4]的基础上,进一步研究证明了一维“Brusselator”模型的Q过程是遍历的。     

精确稀疏扩展信息滤波的多机器人SLAM研究

在机器人同时定位与地图创建(SLAM)问题中,多机器人SLAM成为目前机器人学中的研究热点.因此,基于精确稀疏扩展信息滤波算法(ESEIF)的多机器人SLAM问题,根据多机器人的运动模型和观测模型分别对多机器人位姿估计及环境特征点进行观测,并依据阈值划分观测特征点,以完成机器人的观测更新,同时边缘化机器人位姿并进行重定位.实验仿真数据表明:多机器人的位姿精度良好,观测更新阶段时间基本上恒定,与地图特征点数量无关,体现了ESEIF算法在研究多机器人SLAM问题的有效性.     

单种群离散模型全局稳定性的研究

P.Cull~[1]和G.Rosenkrauz~[2]研究了由一阶差分方程x_(1 1)=g(x_1)所描述的单种群离散模型,得到平衡点(?)全局稳定的一介重要结果.但他们只研究了 g(x)在(0,(?))中只有一个极大点的情形.本文研究了 g(x)有多个极大点的情形且得到某些类似的结果.应用这些结果,我们还得到一些关于全局稳定的判别法,它们包含了F1sher 的某些结果.