P型可拓半线性空间

提出可拓半线性空间的概念,并研究了P型可拓半线性空间的有限生成子空间的各种基底之间的关系,给出了具体求基的方法。     

交空间与P^r的子空间的同构

本文论证了ｍ个有限维线性子空间的交空间与线性空间Ｐ＾ｒ的子空间Ｓ的同构定理，由此导了了交、和空间的维数关系方程以及Ｓ与Ｐ＾ｒ的内在关系。     

S—闭空间的运算

本文的主要结果是：S-闭空间对既开又闭的子空间遗传；遗传正规的S-闭空间对闭子空间遗传；S-闭空间的有限和是S-闭空间；给出S-闭空间和积非S-闭的一个例子；若T2空间的某一子集是S-闭的，则这一子集是闭的。     

量化子空间分布隐马尔可夫模型的直接训练

尽管量化子空问分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)的间接训练算法具有简单实用等优点，但仍存在两个方面的不足：其一，QSDHMM的间接训练实际上要经历两个最优化过程，即先用原始语音数据训练连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM)，然后将训练好了的CDHMM转换成QSDHMM。因此，QSDHMM的精度将受到影响；其二，没有发挥QSDHMM本身参数少的潜在优势．在系统的子空间捆绑结构为已知的前提下，文中提出了QSDHMM的直接训练算法．仿真实验表明，与传统的训练算法相比较，采用直接训练算法可减少训练数据约10倍，但识别精度并无明显降低。     

人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.     

基于CLIQUE的聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.本文重点分析了高维度数据的自动子空间聚类算法(CLIQUE)及其各类改进算法,并对其未来发展方向进行了简要展望.     

基于多元线性回归的线性系统状态空间辨识算法

提出了一种新的多变量线性系统状态空间辨识算法.该算法采用多元线性回归,而不是传统算法中的子空间投影.首先通过多元线性回归获得系统的预估器马尔可夫参数,然后基于一个关鍵等式获得系统的预估器可观性矩阵与状态序列的乘积矩阵,接着通过奇异值分解得到状态序列,最终再次运用多元线性回归求得系统状态空间模型的各个矩阵.由于本文的算法是预估器式的,因此适用于开环和闭环辨识.基于AIC准则,设计了算法的阶次选择策略,通过仿真例子,验证了该算法的有效性.     

大跨度刚架系杆拱桥的动力特性分析

针对大跨度刚架系杆拱桥的动力特性进行了分析,参考茅草街大桥的设计,采用ANSYS有限元程序建立这一类钢管混凝土拱桥的力学分析模型,利用子空间迭代法计算了该模型的自振频率和振型,分析了主拱肋内倾角、矢跨比、横撑的结构形式和布置方案以及宽跨比等参数的变化对刚架系杆拱桥动力特性的影响,得到了这类体系的动力特点,为合理、安全地设计这类桥梁提供参考依据。     

Radon-Nikodym定理的两种证明方式的比较

笔者在本文讨论应用Riesz-Frechet定理证明R-N定理．拟定的证明改进了文[1]中给出的简略证明，且在问题的处理方面与文[1]的论述略有不同．R-N定理的两种证明方式各有其独特之处．这两种证法都值得研究。     

基于特征赋权的离群数据再聚类算法

离群数据发现与分析是数据挖掘的重要组成部分,现有离群数据挖掘算法主要针对如何检测离群对象,缺乏对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法.通过对离群数据来源及特性进行分析,定义了离群贡献度的概念,提出了一种基于特征赋权的离群数据再聚类算法.实验表明,该算法可以有效地揭示离群数据产生来源,有助于对整体数据集的更全面了解.     

城轨ATO系统子空间预测控制方法

为提高城市轨道交通列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)系统跟踪给定运行曲线的精度,基于子空间辨识方法,利用列车运行的历史数据,建立与实际运行状态相吻合的非线性子空间预测控制模型,设计子空间预测控制器,实现模型辨识数据和参数在线更新.运用MATLAB软件对比分析传统动力学模型与子空间预测控制模型的跟踪能力.结果 表明:子空间预测控制模型在速度、位移、加速度的跟踪精度上有明显优势,牵引/制动特性更加缓和.子空间预测控制模型可以保证列车运行安全、准时,并提高乘客乘坐舒适性.     

不分明化近性空间（Ⅰ）

在不分明化拓扑的框架下,给出了不分明化近性空间的定义,在此基础上给出了一个不分明化近性空间的等价性刻划;然后又定义了不分明化近性滤子与不分明化近性领域性系,并了它们的若干性质,证明了不分明化近性领域系是不分明经近性滤子,同时,还证明了满足一条条件的不分明化领域系可以诱导一个不分明化近性空间。     

Semi-blind Channel Estimator for OFDM-STC

Channel state information of OFDM-STC system is required for maximum likelihood decoding.A subspace-based semi-blind method was proposed for estimating the channels of OFDM-STC systems.The channels are first estimated blindly up to an ambiguity parameter utilizing the nature structure of STC,irrespective of the underlying signal constellations.Furthermore,a method was proposed to resolve the ambiguity by using a few pilot symbols.The simulation results show the proposed semi-blind estimator can achieve higher spectral efficiency and provide improved estimation performance compared to the non-blind estimator.     

鹅公岩大桥动力特性分析

以重庆市鹅公岩大桥为工程案例,对大跨径自锚式悬索桥的动力特性进行研究。基于MIDAS/CIVIL软件建立全桥有限元模型,采用非线性有限元与子空间迭代相结合的方法,具体分析矢跨比、边中跨比、构件刚度以及服役期荷载集度、温差等参数对600m跨径的自锚式悬索桥动力特性的影响规律。研究结果表明:成桥状态下,结构基频为0.103 1 Hz,加劲梁纵飘振型起主导作用;矢跨比的改变使多阶模态的频率受到影响,其中,加劲梁振动受到的影响最为显著;边中跨比主要影响结构的竖向振动,减小边中跨比有利于提高结构的整体刚度;主缆抗拉刚度对频率的影响较小,反之,主梁抗弯刚度对结构的竖向及横向频率的影响较为显著;桥梁服役期间,模态频率受恒载集度、温差因素的影响不可忽略。     

一种改进的InSAR干涉相位图估计方法

以联合子空间投影的干涉相位估计算法为基础,结合其应用稳健性问题,提出一种改进的In-SAR干涉相位图估计方法.该方法对联合自相关矩阵进行了加权处理.从幅度上抑制了干扰元素,提高了干涉相位图的精确性.仿真自然场景数据处理结果证明了改进算法的有效性和稳健性.     

基于OSP与NMF的光谱混合像元分解方法

非负矩阵分解(NMF)由于跟线性光谱混合模型具有很高的相似性,因此成为光谱混合像元分解中算法中的一个研究热点。为了避免NMF算法陷入局部最小带来的求解结果不确定性,提出用正交子空间投影(OSP)方法来估计高光谱图像端元的个数,同时简化了最小单形体体积约束的NMF算法中关于单形体体积的计算方法。实验结果表明利用该算法得到的地物丰度图与真实地物的分布状况相吻合。     

双索悬索桥自振特性分析

以黄河大峡水库下游某双索悬索桥为工程背景,引入只受拉三维拉索单元,采用考虑几何非线性的子空间迭代法对其自振特性进行了分析,理论值与实测值能较好的吻合,说明了该空间非线性有限元分析方法的正确性;进而与相同跨径和结构参数的单索悬索桥的自振频率、振型进行了对比分析,结果表明双索悬索桥能有效提高桥梁一阶竖弯振动频率,为双索悬索桥结构设计理论提供了动力性能方面的依据.     

振动台试验过程中基于加速度响应的动力特性识别

在一组不同构造类型桥墩抗震性能研究的振动台试验研究中,采用了基于白噪声激励的频率识别方法和直接基于加速度时程响应的频率振型识别方法,对各个试件的动力特性结果进行了研究．与常规振动台试验过程中的动力损伤识别方法不同,建议采用时域随机子空间方法进行结构频率振型的识别．另一方面,针对本实验研究中的桥墩,采用单自由度模型对不同简化程度的模型进行了动力特性比较．分析结果表明：采用动力特性识别方法是合理可行的．     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。