增加试验数据对岭估计的均方误差的影响

在线性模型中,对于回归系数的岭估计和广义岭估计,本文给出了选择岭参数的条件,在此条件下,岭估计和广义岭估计不仅能改善LS估计,而且增加试验数据时,它们的均方误差都会减少。同时,本文将增加试验数据换成增加附加信息,从而讨论了附加信息对混合岭估计和混合广义岭估计的影响问题。     

关于非线性Schrodinger方程混合问题解的破裂和质量集中

本文讨论了一类非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程混合问题解的破裂现象，ｂｌｏｗ－ｕｐ时刻的估计和质量集中定理，并推广和改进了［ｌ～３］中的结果．     

φ－混合序列大数律的收敛速度

在不加任何矩条件限制的情形下，研究了φ－混合序列大数律的收敛速度问题，得到了若干充分必要条件．     

浮力对混合对流流动及换热特性的影响

用热线和冷线相结合的技术测量垂直圆管内逆混合对流流体的平均速度、温度以及它们的脉动. 较详细地研究了浮力对逆混合对流的流动特性和传热特性的影响. 评估了实验中采用的冷线测量温度补偿速度探头温度敏感的影响. 逆混合对流的传热结果用无量纲参数Ω (Ω= Grd / Red2 )来表示,其中,基于管道直径的雷诺数Red变化范围为900~18000, 浮力参数Ω变化范围为0.004899~0.5047. 研究结果表明,浮力对逆混合对流的换热有强化作用.随着葛拉晓夫数Grd的增加,温度脉动,流向雷诺正应力和流向温度通量增大,并且在靠近壁面的流体区域尤其明显. 热线与冷线相结合的技术适合于研究非绝热的流动测量,可以用于研究浮力对流动和换热特性的影响.     

一类非线性发展方程解的熄灭行为

其中,a,b均为实数,Ω为具光滑边界Ω的有界域,v为Ω上的外法线方向,φ(x)、φ(x)满足相应的相容性条件. 在方程(1)中,取b=0,a≠0,则(1)即为非线性波动方程;取a=0,b≠0,则(1)为广义神经传播型的非线性拟双曲方程. 我们有如下结果:     

差动式双波混合干涉微小振动检测系统

针对工业环境下粗糙金属表面微小振动的在线测量需求,提出了一种基于差动式双波混合干涉的微小振动检测系统。该系统将极性相反的高电压分别施加在两块硅酸铋晶体上以得到差动式双路振动解调信号,进而通过差分处理抑制对电压极性不敏感的噪声并提高灵敏度。为验证所提出方案的可行性,分别进行了仿真分析与实验验证。对一粘连在压电陶瓷上的紫铜片进行振动测量实验,并将振动测量结果分别与施加在压电陶瓷上的电压和激光测振仪的测量结果进行对比。结果表明,利用所提出检测系统可准确获得振动信号的频率、相位和幅值信息,与单路式结构相比,差动式双波混合干涉仪的灵敏度提高了一倍,信噪比从27.47 dB提高到了30.83 dB,相对误差的均方根值从3.07%降低到了1.42%。     

A variational solution of 2-D sound-structure interaction problems

Based on the fluid-structure coupling theory, a localized variational principle for analyzing the sound radiation from elastic structure submerged in water due to harmonic excitations is presented. It will be a powerful tool to formulate various numerical methods for steady response of structural-acoustic systems. By means of this variational principle a hybrid element method, in which an analytical solution valid in most of the surrounding water is incorporated with finite elements distributed in the structure and its neighboring water, is devised. Computational examples are then given to demonstrate its high accuracy and time saving. The project supported by the National Natural Science Foundation of China (10172038) and the Doctoral Program Foundation of Institution of Higher Education of China (20040487013). The English text was polished by Yunming Chen.     

基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法

针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.