区间概率信息条件下的风险型决策问题的解法探讨

区间概率信息条件下的决策问题是介于不确定型决策与风险型决策之间的一类特殊的决策问题。基于区间概率的定义及其数学特征,利用最大熵准则将区间概率转化为点概率,从而实现了区间概率信息条件决策问题的求解。     

锁模脉冲及系统涨落对扫描相机分辨率的影响

本文采用统计的方法分析连续工作锁模激光器的不稳定性及扫描电压振幅的不稳定性对同步扫描相机时间分辨率的影响,导出了由这些不稳定性而决定的测量脉宽的表达式,并利用此表达式对实验中观察到的现象进行了解释。     

介质的增益与损耗对高功率激光小尺度自聚焦的影响

由光束在非线性介质中传输所满足的近轴波方程,应用Bespalov Talanov（BT）理论,导出了光束在两种介质中传输时,小尺度不稳定增长所遵循的微分方程。通过对比分析介质的增益和损耗对高功率激光的小尺度自聚焦行为的不同影响,得出了截止频率、最快增长频率、纹波的积分指数增益等特性随各参量的变化,求得了最大和最小的纹波增长的距离,以及介质的增益和损耗特性对成丝距离的影响。     

用深地层注浆固化方法处置核废液过程的有限元模拟

本文用有限元方法模拟了用深地层注浆固化方法处理核废液的过程,给出了岩体应力场的变化和地表隆起情况,为注浆方案的设计提供了一些依据. ...     

大型稀疏矩阵的不完全因子分解法及预处理

本文对大型稀疏阵线性方程组的不完全因子分解及预处理法进行了研究。对对称正定阵和Ｌ阵分别提出了非对角元乘子不完全因子分解法的分解公式。对分解Ａ＝Ｍ－Ｎ，得到了当Ａ为对称正定时，Ｍ亦为对称正定，当Ａ为Ｌ阵时，分解为正规分裂等结果。并研究了预处理ＣＧ加速，最后的数值例子表明本文给出了的算法效果是良好的。     

对数型折射率饱和非线性介质中光孤子高斯型呼吸模式

根据对数型折射率饱和非线性介质中光束尺寸和波阵面曲率变化所遵循的方程,详细描述了空间光孤子高斯型呼吸模式．采用势函数分析方法,对光束尺寸一阶导数的正、负号进行了正确的选择,并计算了呼吸模式的光束尺寸、波阵面曲率半径、呼吸周期等重要参量. 关键词：     

Evolutions of perturbations with special frequencies in lossless optical fibers

Expressing the perturbation optical field in terms of module and phase, using the linearized nonlinear Schrdinger equation governing the evolution of perturbations, we have deduced the analytical expressions of the modules, phases, and gain coefficients of the perturbations with zero or cut-off frequency, and studied the evolutions of the two perturbations travelling along lossless optical fibers in the negative dispersion regime. The results indicate that the phase of the perturbation with zero (or cut-off) frequency increases (or decreases) with the propagation distance monotonously and tends to its asymptotic value nπ+π/2 (or nπ) eventually. The evolution rates of the phases are closely related to the initial phase values. Although the asymptotic values of the field gain coefficients of the above mentioned two perturbations are equal to zero, and the increasing fashion of the modules is different from the familiar exponential type, it still suggests that the perturbations have a divergent nature w     

基于随机聚类的复杂背景建模与前景检测算法

为了构建鲁棒的背景模型和提高前景目标检测的准确性, 综合考虑同一位置的像素点在时间上的关联性和与其相邻像素的空间关联性, 基于经典的ViBe算法中的随机聚类思想提出了一种复杂背景建模和前景检测方法. 利用样本一致性原理, 采用前n帧序列图像得到初始化背景, 避免了Ghost现象的发生; 根据实际复杂背景的动态反馈获取自适应聚类阈值和自适应更新阈值进行随机聚类, 从而实现了对动态背景的适应性; 通过全局扰动阈值和局部像素级判断阈值的结合, 实现了对光照缓慢变化、快速变化以及突然变化的免疫性, 准确地分割前景目标. 对多组数据集的测试结果表明, 本文算法较大地提高了背景模型对动态背景、光照变化及相机抖动的复杂背景的适应性和鲁棒性. 算法还能很好地适用于红外图像检测运动目标的场合, 扩展了本算法的应用范围. 在没有进行任何图像预处理和形态学后处理情况下, 得到的原始前景检测精度优于其他对比算法.