单位球上小Bloch型空间之间的紧复合算子

用类似于单位圆盘D上小Bloch型空间之间紧复合算子的论证方法,得到了对所有的0〈p,q〈∞,C^n中单位球上小Bloch型空间β0^Dβ0^q之间的复合算子Cφ为紧算子的充要条件：对一切l=1,2,…,n有φl∈β0^q且 1）当0〈p〈1/2时,lim ｜z｜→1 （1-｜z｜^2）^q/（1-1φ（z）｜^2）^p｜〈Rφ（z）,φ（z）〉｜=0; 2）当p=1/2时,lim｜z｜→1（1-｜z｜^2）^q/（1-｜φ（z）｜^2）^2/1｜（1-｜φ（z）｜^2）In^22/1-｜φ（z）｜2｜Rφ（z）｜^2＋｜〈Rφ（z）〉｜^2}^1/2=0; 3）当p〉1/2时,lim｜z｜→1（1-｜z｜^2）^q/（1-｜φ（z）｜^2）^p{（1-｜φ（z）｜^2）｜Rφ（z）｜^2＋1〈Rφ（z）,φ（z）〉｜^2}^1/2=0.     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

基于最优条件下三次B样条小波的多尺度边缘检测算子

提出了一种新的基于三次Ｂ样条小波的边缘提取算子该算子通过构造一个目标函数而得到一组最优滤波器的系数,并将这一组系数和以三次Ｂ样条函数作为尺度函数的线性组合作为最优边缘检测算子提取边缘,经验证算子优于Ｃａｎｎｙ算子。     

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。     

母体用药及母体细胞色素P450遗传多态性与新生儿罹患先天性心脏病的相关性分析

目的 研究母亲怀孕早期用药及细胞色素P450 (CYP450)遗传多态性与后代先天性心脏病(CHD)的关联性。方法 选取127名CHD胎儿产妇为观察组,132名非CHD胎儿产妇为对照组。调查双方特征及用药史,检测CYP450多态性。用Logistic回归分析产妇药物使用与CYP450基因变异与后代CHD风险关联。结果 观察组产妇使用促排卵药、降压药、抗生素、抗抑郁药、预防流产药、中药等后代CHD风险高于对照组(P<0.05)。rs1065852基因型中A/T和T/T及rs16947基因型中C/G和G/G相较各自基因型均增加后代CHD风险。母体CYP450基因rs1065852风险基因型(A/T或T/T)及怀孕早期用药可增加后代CHDs风险(P<0.05);CYP450基因rs16947风险基因型(C/G或G/G)同样会增加后代CHDs风险(P<0.05)。结论 母体怀孕早期使用药物可能与后代患CHD有关,CYP450的rs1065852和rs16947位点与子代先天性心脏病风险显著相关。     

基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法

为实现船舶电气故障的早发现、早解决,设计基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法。采用Trager能量算子增强传感器采集到的船舶电气设备振动信号,利用小波包分析方法提取增强后的电气设备振动信号特征,将电气设备振动信号特征输入卷积神经网络中进行训练,得出最佳的故障分类与诊断模型,并利用该模型实现船舶电气设备的故障分类与诊断。实验表明：采用Teager能量算子可以快速准确地将传感器采集的信号放大,且放大过程没有信息损失。训练后卷积神经网络的故障分类与诊断正确率接近100%,可能够准确诊断出船舶电气设备是否存在故障,并获取对应的电气故障类型。     

叠船运输方式下的半潜船耐波性分析

以叠船运输方式下的半潜船为研究对象,采用CATIA软件进行三维建模。基于AQWA软件计算在规则波中不同浪向、不同航速和不同吃水下的响应幅值算子(Response Amplitude Operator, RAO),分析在不规则波中不同海况条件下货物绑扎设计关键点的加速度变化,发现浪向、航速和吃水等因素对RAO的影响规律。研究结果可为叠船运输方式下的半潜船安全运输提供运动预报,为货物绑扎设计提供依据。     

基于双通道Teager能量重组的滚动轴承故障诊断方法研究

针对在列车轴箱采集到的故障信号伴随有较强背景噪声干扰这一问题,提出了一种基于双通道IMF(Intrinsic Mode Function)相关重组的滚动轴承故障诊断方法,其依据峭度选取最优共振带,通过EMD(Empirical Mode Decomposition)与相关系数求取合理的IMF分量,以Teager能量算子实现解调并基于相关函数对信号进行重组,削弱噪声干扰的同时强化故障信息。通过铁路轴承综合实验台验证,该方法可有效降噪并提取故障特征频率。     

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了RTHIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.