非线性抛物型方程迭代加速计算方法

研究非线性抛物型方程隐式格式的迭代加速求解方法，包括三方面内容：一是构造具有二阶收敛性的非线性迭代方法，二是迭代初值的选取方法，三是证明迭代方法的保正性。     

随机选取法计算化学反应流爆轰过程引起的参数涨落

利用ＲＣＭ（随机选取法）解反应流爆轰问题时，掌握影响流动参数随机涨落的主要因素是选择适当计算参数、保证得到正确结果的关键。各种流动参数的随机涨落相互关联，只需要搞清楚炸药未反应质量分数的随机涨落并做出分析，其它流动参数涨落的情况也就清楚了。给出了影响未反应质量分数涨落的因数，同时还给出了具体算例，检验所得结论的正确性。     

几种声学参数在艺术嗓音客观评价中的应用

在艺术嗓音客观评价中,评价声学参数的选取至关重要。尝试利用语音分析技术提取歌声平均能量、平均频率误差、平均音域误差作为客观评价声学参数,使用神经网络方法客观评价艺术嗓音歌声质量,并与资深专业教师的主观评价进行比较。结果表明,综合使用三个声学参数能正确客观评价歌声质量,评价误差在4%之内,有助于科学地指导选拔、培养和训练艺术嗓音人才。     

基于次梯度选取的非光滑优化强次可行方向法

本文结合次梯度选取技术及割平面法和强次可行方向法的思想,提出了一个求解目标函数非光滑约束优化问题的强次可行方向算法.通过设计一个新的寻找搜索方向子问题和构造新型线搜索,算法不仅能接受不可行的初始点,而且能保持迭代点的强次可行性,同时避免在可行域外目标函数值的不适度增加.算法具备全局收敛性,且初步的数值试验表明算法是稳定有效的.     

力的合成或分解中坐标系的选取

在计算合力或分力时，用正交分解法进行处理，其坐标系的建立与结果的正确与否有没有关系?如：     

基于人脸重要特征和SVM的人脸识别方法

提出了一种基于人脸重要特征的人脸识别方法,首先选取人脸的重要特征并将其具体化,对得到的重要特征进行主成分分析,然后用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)设计重要特征分类器来确定测试人脸图像中重要特征,同时设计支持向量机(SVM)人脸分类器,确定人脸图像的所属类别.对ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸识别方法并有较强的鲁棒性.     

一种求解P*(κ)阵线性互补问题的宽邻域内点算法

基于线性规划宽邻域内点算法的基本思想,对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种基于宽邻域N-∞(β)的势函数约减算法.该算法的每一次迭代都通过求解一个线性方程组得到迭代方向,并利用势函数来选取步长,使得迭代前后势函数按一固定量减少,从而使对偶间隙有固定的减少.证明了算法的迭代复杂性为O((κ 1)nt).     

高效选取线性独立的原子特征构建精确机器学习势函数

机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能.     

一种改进的模糊阈值选取方法

提出了一种改进的模糊阈值选取方法。针对传统的模糊阈值法隶属函数窗宽不容易确定的出发点，结合传统的易于实现的阈值选取方法，巧妙的绕过了确定窗宽的问题，能够结合模糊阈值法和该传统阈值法各自所能达到的优点，并且方法非常简单，明了。实践证明，这种方法是行之有效的，并具有较强的场景适应能力。     

如何理解和研究反冲运动

人教版对于反冲运动的定义是：根据动量守恒定律,如果一个静止的物体在内力作用下分裂成两部分,一部分向一个方向运动,另一部分必然向相反的方向运动,这种现象叫反冲。若将反冲运动的静止理解为取地面为参考系,则非常简单,研究价值也不大。若将静止理解为对任意选取的惯性参考系则适用范围很广,尤其研究多次射击、多次喷气的问题可使计算量和难度大大减小。