地地导弹系统误差小子样快速收敛点估计法

针对地地导弹武器系统试验次数少的特点,研究了小子样条件下地地导弹系统误差的快速收敛点估计方法.其基本思路是,首先利用样本分布展开法将经验分布展开成相应的分位点函数,然后根据不确定性极大值原理,将Shnnon熵视为不确定度,计算出分位点函数的系数;通过求解熵极值曲线对可行解范围曲线的切点,最终积分分位点函数即可得到数学期...     

黎曼积分下极限与积分交换次序问题讨论

在黎曼积分框架下,积分与极限交换次序通常都要求函数列满足一致收敛条件,给出了在黎曼积分意义下交换积分与极限运算次序的较弱的、应用上更为方便的判别条件.     

带滑移滞变系统的三阶段逐步收敛的识别方法

针对非线性带滑移滞变系统模型复杂，参数多，识别时收敛困难等问题，提出了一种三阶段逐步收敛的识别方法对Baber与Noori提出的带滑移滞变模型进行了参数识别。计算实例表明，该方法具有收敛速度快、且容易收敛的特点，对于参数较多、模型复杂的系统，是一种非常有效的参数识别方法。     

轴对称喷管流场分析的有限体积法

本应用有限体积法对轴对称喷管的跨音速流场进行了分析，采用显式预校两步MacCormack格式进行计算。运用隐式残差平均技术及当地时间步长来加速计算的收敛，提高格式的稳定性。对三个不同几何参数的轴对称喷管的数值分析表明，计算结果与试验数据吻合良好。     

关于积分integral from n=1 to ∞((sinx/x)dx=π/2)的若干证明方法

文章对积分integral from 0 to ∞ ((sinx/x)dx)=π/2的五种证明方法作了分析整理:(Ⅰ)实函数法(Ⅰ)——变量代换法;(2)实函数法(Ⅱ)——含参变量积分法;(3)实函数法(Ⅲ)——Fourier展开法;(4)复函数法——围道积分法;(5)数理方程法——付氏积分法。并对integral from 0 to ∞((sinx/x)dx)=π/2的简单应用作了说明。     

基于DHNN人工神经网络的指纹识别技术

给出一种基于DHNN人工神经网络的人的指纹识别技术 ,讨论了DHNN实现指纹识别的基本原理 ,在一定领域内不失为一种有效的识别手段。     

一类不确定系统的变结构自适应控制

针对参数摄动、外界干扰等确界存在但未知情况下系统的变结构控制系统设计，其设计过程并不要求系统满足匹配性条件，只需满足一个假设条件即可。根据文中所求得的控制算法，能够保证系统的状态及估计参数收敛，而且控制量的幅值较小，充分证明这种方法的有效性。     

一维摩擦喷管流动

本文阐述了一维摩擦喷管流动控制方程的数值求解方法,分析研究了摩擦对喷管流场及发动机性能的影响。确定边界条件时考虑了燃烧室工作过程,并给出了计算例题。     

自适应干扰抑制算法中的收敛因子的动态调整

在卫星通信中，由于干扰信号强弱的变化很大，采用固定收敛因子的自适应算法是无法满足系统的性能要求，而采用目前常用的一些动态补偿性，又存在着算法复杂，计算量大，无法满足系统的实时性要求的问题。本文提出了一个可以应用于工程实际的方法，从而使在满足系统实时性要求的前提下，实现了收敛因子的动态调整。     

基于分布式深度学习的多星计算卸载策略

在边缘计算增强的低轨卫星网络场景下,低轨卫星集群协同处理地面任务能有效降低用户响应时延。对卫星集群的联合卸载决策和资源分配优化问题进行研究,将其描述为一个混合整数规划问题,并采用了一种基于分布式深度学习算法的卫星边缘计算卸载算法（deep learning based offloading algorithm,DLOA）。该算法使用多个并行DNN用于生成卸载决策并采用经验回放存储新生成的卸载决策,当采用隐藏层结构不同的DNN,收敛速度比同构DNN提升18%,收敛值与最优值的比值基本为1,可以认为已收敛至最优。此外,探讨了DNN的数量对所使用的算法的影响,仿真结果表明采用少量DNN就可以获得近优的收敛效果。通过对不同任务规模下采用不同算法的任务完成率进行研究,结果表明DLOA算法可通过采用异构DNN和优化资源分配方案显著提升完成率,其较单星运算方案任务完成率提升1倍,较二进制粒子群算法方案提升20%。