第二类曲面积分计算方法新探

首先对有向曲面∑1:z=z(x,y),(x,y)∈Dxy上的第二类曲面积分的计算进行了探讨,主要根据第二类曲面积分与第一类曲面积分的关系,通过计算有向曲面的法向量, 把被积函数转化为两向量的点积。然后利用曲面面积元素与坐标面上的面积元素的关系, 再转化为二重积分,简化了第二类曲面积分的计算。最后对其它形式的光滑有向曲面也进行了类似研究,都可直接转化为二重积分。     

矢量多边形并行栅格化数据划分方法

针对多边形并行栅格化中的负载不均衡问题提出一种新的数据划分方法,主要包括:迭代计算划分线的位置,在每次迭代中保证分块间的计算量大致均衡,完成数据划分、实现负载均衡;提出基于二叉树的划分结果融合策略,以解决跨边界多边形的融合问题。在多核CPU环境下实现并行算法,选用多个典型土地利用现状数据集进行测试。结果表明:针对不同类型多边形数据集,所提方法较传统方法可获得更高的并行加速比和更好的负载均衡;针对大数据量数据集,以多边形节点数为度量标准可更精确地估算分块计算量,从而更好地实现负载均衡。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

基于奇偶矢量的多星座RAIM算法

随着GNSS接收机技术的不断发展,基于多星座下的GNSS接收机自主完好性监测(RAIM)算法也已被国内外学者广泛研究。首先介绍了接收机自主完好性监测奇偶矢量算法的原理,然后分别对单星座、多星座组合下的RAIM算法进行了研究和仿真,图形化和数据化的仿真结果充分证明了多星座组合下的完好性监测性能优于单星座下完好性监测性能。     

特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法

为了解决三维矢量场可视化中流线数量过多造成的遮挡与视觉混乱问题,同时保证流线能够准确描述矢量场变化规律与重要特征,提出了一种基于特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法。采用粒子跟踪生成3D矢量场流线集,并进行视点相关映射;对流线集进行特征保持计算;基于流线视觉效果度量对流线集进行迭代简化计算,从而实现流线集的有效简化。实验结果表明,能够有效保持矢量场的物理特征,且具有较好的流线视觉效果。     

因素状态值为模糊数的变权综合决策方法

对因素权重为实数、因素状态值为模糊数的多因素不确定性决策问题,由实数型状态变权向量导出模糊数状态变权向量,得出模糊数变权公式,建立模糊数变权综合决策模型,最后给出一个应用模糊数变权综合决策模型的实例.     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。     

具有集值H-半-伪单调映射的广义向量变分不等式解的存在性

首先推广向量集值半一单调映射到向量集值H-半-伪单调映射,然后利用Kakutani—Fan—Glicksberg不动点定理,研究了具有集值H-半-伪单调映射的广义向量t变分不等式问题,在自反Banach空间中得到了两个存在性结果。     

半无限大海水空间中水平电流元产生的电磁场计算

提出一种根据经典的Summerfield赫兹矢量来计算空气和海水中水平直流电流元在半无限大海水空间中所产生的电磁场的简单方法,并用J．R．Wait, P．R．Bannister和R．L．Dube的方法验证了用该方法推导出的电磁场表达式是正确的。