半交换的π-正则环

研究了半交换的π-正则环的扩张.利用环的结构理论,证明了若R是半交换的,I是R的一个理想,则R是π-正则环当且仅当I和R/I都是π-正则环.从而,把Badawi关于有1的半交换的π-正则环的结果推广到了一种更广泛的＂半交换环＂—半交换的π-正则环（不必含1）.半交换的π-正则环类和Abelπ-正则环类也无包含关系.     

半交换的π-正则环

研究了半交换的π-正则环的扩张.利用环的结构理论,证明了若R是半交换的,I是R的一个理想,则R是π-正则环当且仅当I和R/I,都是π-正则环.从而,把Badawi关于有1的半交换的π-正则环的结果推广到了一种更广泛的"半交换环"一半交换的π-正则环(不必含1).半交换的π-正则环类和Abelπ-正则环类也无包含关系.     

一类热传导逆时问题的数值解法

考虑了确定初始时刻温度颁的一类热传导方程递时反问题．运用拟逆法思想对一类热传导逆时问题进行了分析,最后给出方程的差分格式,通过传播因子法证明了差分格式的稳定性,并通过数值算例验证算法的有效性．     

一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法

滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一.粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法.本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法.正则粒子滤波算法是基于正则再采样算法,即根据后验密度的离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中采样获得再采样粒子,从而能减少粒子的退化现象.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于标准粒子滤波算法,并且具有更好的跟踪性能、较高的实用价值和广泛的应用前景.     

基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用

基于L-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高.文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报.分析了影响声纳部位自噪声的各种参数.利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报.     

基于改进BP神经网络的GPS信号反演蒸发波导研究

海上蒸发波导的存在,对舰载通信、雷达等电子装备产生严重影响,蒸发波导的准确预测是保证舰载电子装备对波导有效利用的前提。研究基于神经网络利用GPS信号接收功率反演蒸发波导的算法流程,提出采用贝叶斯正则化训练方法改进的BP神经网络的方法原理和计算步骤,实现了对蒸发波导的仿真反演。仿真结果表明,贝叶斯正则化BP神经网络能够实时高效反演蒸发波导高度和大气修正折射指数剖面,且在存在干扰的条件下反演结果更为真实可信。     

T=T2时算子T的谱

对自共轭算子的概念加以推广,引进了平方共轭算子的概念.应用希尔伯特空间上正规算子的概念、性质、谱映射定理和类推的方法,研究了该类算子的性质及正则值存在的充要条件.结果表明,当T*=T2时,该类算子T的谱是有限的特征谱.     

整周模糊度改进算法研究与实现

介绍了在短基线状态下利用单频单历元双差载波相位定位时模糊度固定的基本理论.结合正则化理论和阻尼矩阵的思想,提出了一种用改进的正则化方程来改善法方程病态性的方法.算例分析表明,应用改进的正则化算法可以改善法矩阵的病态性,得到更加精确的浮动解,利用LAMBAD方法搜索可得到准确的整周模糊度解.     

具有主从结构的多目标非线性两层优化问题的可行方向法

本文在一定的正则条件下,借助于最优解的方向导数,提出了通过确定可行下降方向和下降步长来直接搜索两层优化问题满意解的一种方法。