检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:数学 2025年第2期55卷 343-360页

作者：徐加樑赵云彬北京科技大学数理学院北京100083 深圳市大数据研究院深圳国际工业与应用数学中心深圳518172

松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在... 详细信息

松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在压缩感知、量化压缩感知还原信号过程中测量数量和迭代次数之间的权衡.理论结果还给出在压缩感知、量化压缩感知中实现信号恢复所需要的有效测量阶数.最后,通过数字实验也展示了松弛最优阈值算法在稀疏重建问题中的数据时间权衡.

关键词：压缩感知量化压缩感知稀疏重建问题松弛最优阈值算法数据时间权衡

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有限群的幂自同构与子群格

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数学进展 2025年第2期54卷 357-378页

作者：郭秀云王俊新山东科技大学数学与系统科学学院山东青岛266590 上海大学数学系上海200444 山西财经大学应用数学学院山西太原030006

群与格是现代数学中两个最基本的研究对象.本文主要介绍群的幂自同构与群的子群格之间的相互关联,以及近年来围绕群的幂自同构与群的子群格方面人们所取得的一些新的研究成果.我们将从有限群的幂自同构与有限群的结构,有限群的norm、Wie... 详细信息

群与格是现代数学中两个最基本的研究对象.本文主要介绍群的幂自同构与群的子群格之间的相互关联,以及近年来围绕群的幂自同构与群的子群格方面人们所取得的一些新的研究成果.我们将从有限群的幂自同构与有限群的结构,有限群的norm、Wielandt-子群以及Wielandt-子群链与有限群的结构,有限群的子群格与有限群的结构,有限群的二极大子群、弱二极大子群与有限群的结构等四个方面来阐述.同时,一些可以进一步研究的问题被提出.

关键词：幂自同构子群格 norm Wielandt-子群链极大子群二极大子群弱二极大子群 Pálfy-Pudlák问题

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Laplace算子、Wentzell-Laplace算子和双调和Steklov问题特征值的等周界

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中国科学:数学 2025年第4期55卷 813-828页

作者：毛井杜锋王巧玲夏昌玉湖北大学数学与统计学学院、应用数学湖北省重点实验室武汉430062 荆楚理工学院数理学院荆门448000 Department of Mathematics University of BrasiliaBrasilia 70910-900Brazil 南方科技大学数学系深圳518055

本文首先给出Euclid空间(或Hadamard流形)中的有界区域上Wentzell-Laplace算子特征值问题特征值的Brock-型估计及相应的刚性刻画.其次,给出Euclid空间(或Hadamard流形)中的闭超曲面上Laplace算子特征值的等周界.最后,给出Euclid空间中... 详细信息

本文首先给出Euclid空间(或Hadamard流形)中的有界区域上Wentzell-Laplace算子特征值问题特征值的Brock-型估计及相应的刚性刻画.其次,给出Euclid空间(或Hadamard流形)中的闭超曲面上Laplace算子特征值的等周界.最后,给出Euclid空间中的有界区域上一类双调和Steklov问题特征值的等周界.特别地,本文精确地刻画最优等周界被取到时的一些刚性结果.

关键词： Wentzell-Laplace算子双调和Steklov问题特征值 Hadamard流形

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基于小波的非参数回归模型均值变点的Bootstrap监测

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系统工程理论与实践 2014年第10期34卷 2650-2655页

作者：齐培艳段西发田铮太原科技大学应用数学系太原030024 西北工业大学应用数学系西安710072

本文首次考虑非参数回归模型均值函数结构变点的在线监测问题.首先对回归函数的局部线性估计值进行小波变换,基于得到的小波系数构造监测统计量,并在原假设和备择假设下推导出监测统计量的渐近分布;为提高监测效果,进一步构造了Bootstra... 详细信息

本文首次考虑非参数回归模型均值函数结构变点的在线监测问题.首先对回归函数的局部线性估计值进行小波变换,基于得到的小波系数构造监测统计量,并在原假设和备择假设下推导出监测统计量的渐近分布;为提高监测效果,进一步构造了Bootstrap在线监测方法,定义了停时;模拟结果和实例分析显示该方法可以很好地监测到变点,并具有较短的检测延迟.

关键词：均值变点监测非参数回归模型小波变换 Bootstrap

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具有时滞的细胞神经网络的稳定性

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电子学报 1997年第2期25卷 125-127页

作者：钟守铭电子科技大学应用数学系

本文研究具有时滞的细胞神经网络（ＤＣＮＮ）的稳定性问题，利用构造车雅普诺夫泛函、常数变易法及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局渐近稳定性的充分条件．

关键词：细胞神经网络时滞全局稳定性李雅音诺夫泛函

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多变量鲁棒自适应极点配置算法

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自动化学报 1997年第5期23卷 598-604页

作者：李俊民邢科义高淑萍西安电子科技大学应用数学系

在系统具有一般不确定结构的情况下，提出了一种多变量自适应极点配置算法，解决了多变量自适应极点配置算法的奇异性问题，证明了它的全局收敛性和稳定性．该算法构造了一个估计参数的修正策略，保证估计模型的一致能控性，并且得到能... 详细信息

在系统具有一般不确定结构的情况下，提出了一种多变量自适应极点配置算法，解决了多变量自适应极点配置算法的奇异性问题，证明了它的全局收敛性和稳定性．该算法构造了一个估计参数的修正策略，保证估计模型的一致能控性，并且得到能控度的一个下界．所需要的先验知识仅为系统的能观性指数和能控性指数的上界以及干扰上界．

关键词：极点配置参数估计自适应控制鲁棒性

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格上点式拓扑的点式紧性

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成都科技大学学报 1992年第2期 35-40页

作者：刘晓石成都科技大学应用数学系

本文在拓扑分子格(TML)上提出一种点式紧性,它不仅是分明紧性的推广,在一定意义下也是 Fuzzy 良紧性的一种好的推广.

关键词：点式紧性子基定理笛卡尔积

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SAR图像中目标配准的稳健加权核主成分分析方法

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光电子．激光 2013年第8期24卷 1634-1643页

作者：段西发田铮齐培艳张朝阳西北工业大学应用数学系陕西西安710129 太原科技大学应用数学系山西太原030024

针对震前震后合成孔径雷达(SAR)图像中发生复杂形变的目标,提出了基于稳健的加权核主成分分析(KPCA)的配准方法。首先,提出一种稳健的加权KPCA(RWKPCA)方法,不仅能获得震前震后形变目标的共同稳健核主成分(RKPCs),还可以作为异常值判别... 详细信息

针对震前震后合成孔径雷达(SAR)图像中发生复杂形变的目标,提出了基于稳健的加权核主成分分析(KPCA)的配准方法。首先,提出一种稳健的加权KPCA(RWKPCA)方法,不仅能获得震前震后形变目标的共同稳健核主成分(RKPCs),还可以作为异常值判别准则;其次,利用在共同RKPCs上的投影定义震前震后形变目标特征的相似性度量;最后,利用特征的相似性度量精确配准形变目标。对2008年5月12日汶川地震前后的SAR图像进行配准并与现有方法进行比较,结果表明,本文方法能够有效的得到形变目标的共同RKPCs,并得到很好的配准结果。

关键词：合成孔径雷达(SAR)图像形变目标核主成分分析(KPCA) 稳健的加权KPCA(RWKPCA) 图谱方法异常值

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外国直接投资区域性分布研究

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电子科技大学学报 2001年第4期30卷 419-423页

作者：陈绍刚李平电子科技大学应用数学系成都610054

利用我国1999年的相关数据，对外国直接投资区域性分布的特点进行了研究，并利用线形回归模型对影响FDI区域性分布的因素进行了统计检验和实证分析。结论表明，当前我国FDI区域性分布严重失衡，各地区的经济实力、投资环境和地理位置的... 详细信息

利用我国1999年的相关数据，对外国直接投资区域性分布的特点进行了研究，并利用线形回归模型对影响FDI区域性分布的因素进行了统计检验和实证分析。结论表明，当前我国FDI区域性分布严重失衡，各地区的经济实力、投资环境和地理位置的差异是造成这种状况的主要因素。对中西部地区如何加大吸引外国直接投资的力度提出了建议，指出改善投资环境是中西部地区面临的首要任务。

关键词：外国直接投资区域性分布国民经济

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基于二次规划与相对优势度的不确定多属性决策法

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系统工程与电子技术 2007年第4期29卷 559-562页

作者：周宏安刘三阳西安电子科技大学应用数学系

针对属性权重未知且属性值为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策分析方法。该方法的核心是基于加权属性值离差平方和最大,建立一个二次规划模型,通过求解该模型获得属性权重,从而由加性加权法得到方案的综合属性值,进而... 详细信息

针对属性权重未知且属性值为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策分析方法。该方法的核心是基于加权属性值离差平方和最大,建立一个二次规划模型,通过求解该模型获得属性权重,从而由加性加权法得到方案的综合属性值,进而利用各方案的相对优势度和对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。

关键词：不确定多属性决策二次规划权重优化

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