计算特征向量导数的若干方法的短评和一种改进模态法

 对特征向量导数计算的若干方法作了简短地评述,同时提出了一种改进模态法。这种方法具备Nelson法、改进Nelson法和直接扰动法的优点。该方法还可以具有多种形式,但本文仅介绍了一种同于直接扰动法的主要形式,这也是精度最好的一种形式。     

周期对称三对角矩阵的特征值反问题

本文提出由两个特征值和相应的特征向量构造周期对称三对角矩阵的一类特征值反问题,讨论了这类问题的可解性,给出了这类问题有解的充分必要条件,描述了求解这类问题的数值算法,并且给出了数值例子。     

由谱及部分元素构造Jacobi矩阵

讨论如下反问题，给定ｎ个互异实数λ１，…，λｎ和（ｎ－１）个实数ａ１，…，ａ「ｎ／２」，ｂ１，…，ｂ「ｎ－１／２」，构造ｎ阶Ｊａｃｏｂｉ矩阵Ｊ，使得λ１，…，为其特征而其中ｅｉ表示ｎ单位矩阵的第ｉ列，文中给出的问题有解的一个充分必要条件。     

压缩逆合成孔径雷达中的相位自聚焦算法(英文)

与常规逆合成孔径雷达(Inverse syntheticaperture radar,ISAR)相同,压缩ISAR也需要进行基于回波信号的运动补偿,其中包括距离对准和相位补偿。本文提出了一种适用于压缩ISAR成像处理的相位自聚焦算法。该算法采用特征向量法解决稀疏ISAR信号的相位补偿问题。试验结果证明了该算法的有效性。     

一类特殊实对称矩阵的逆特征值问题

讨论如下形式实矩阵的逆特征值问题（1）给定两个互异实数λ,μ和两个n维非零实向量x，y，求矩阵A，使（λ，x）和（μ，y）是A的特征对；（2）给定两个互异实数λ，μ和两个n维非零实向量x，y，求矩阵A和A*，使得（λ，x）和（μ，y）分别是A和A*的特征对．本文给出了问题有解的充要条件，并给出了一些数值例子。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

基于随机森林的物联网设备流量分类算法

物联网（IoT）设备流量分类对网络资产管理有重要意义，基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量，而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法，基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比，所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%，平均召回率由47%提高到67%，平均F₁得分由0.43提高到0.74，混淆矩阵对比也有明显提升，因此具备更好的分类效果。