概率空间中随机变量序列的一类收敛性问题

作为测度论应用到概率论的一个例子,论述了概率空间中随机变量序列几乎处处收敛和依概率收敛并给出了几个等价命题;研究了随机变量序列的收敛性之间的关系,并给出了证明;探讨了Cauchy基本序列的性质,并作了进一步研究.     

区域间分工、特色产业集聚与经济增长收敛——来自“义乌商圈”的证据

以“义乌商圈”为对象,利用“义乌商圈”核心层8个区域1996-2005年的相关数据进行的分析和计算结果表明：在不同区域共享一个大规模市场的条件下,由于市场不断拓展所产生的投资协同以及由此引致的规模报酬递增,各区域基于各自的比较利益更容易围绕市场形成有效的分工。在市场拓展和区域分工的相互作用之下,随着市场所在地产业的向外转移和扩散,区域间的经济会向收敛的方向发展。     

固定剖分算法一致收敛的一个基于表征支集的判别方法

固定剖分（stationarysubdivision）方法是CAD／CAM、计算机图形学、图象处理等学科中一种新兴而有巨大发展潜力的几何造型方法。本文利用收缩性及样条函数给出了根据表征支集判别固定剖分方法一致收敛的一个充分条件。     

吸收变异的粒子群算法及应用

提出了一种改进的粒子群算法,称为ConvergencemutationPSO(CM_PSO)。该算法根据粒子群中各粒子的适应值动态地调整粒子数量,把部分适应度差的粒子适当汇聚到适应度好的区域,在不损失全局搜索能力的同时,增强局部搜索能力。在将该算法应用于雷达组网误差配准问题中,提出了一种基于CM_PSO的误差配准技术。仿真表明,该算法能有效配准,与对比方法相比较,具有更好的收敛精度和更快的进化速度。     

一种新的非扩张映像不动点的复合迭代算法

在Banach空间中．引进了一种新的逼近非扩张映像不动点的复合隐迭代格式。证明了一些弱收敛和强收敛定理。并给出了相对收敛率的估计。本研究结果改进了已有同类的结果。     

航天器轨道交会迭代制导算法

针对航天器轨道交会的脉冲推力模型与实际发动机连续推力模型不相符的问题,研究一种脉冲变轨策略的工程实现方法,使脉冲变轨策略可应用于工程实际.基于Lambert飞行时间定理和遗传算法,研究航天器最优脉冲变轨策略.根据脉冲变轨优化的结果,采用迭代制导算法研究脉冲变轨工程化问题.仿真结果验证了迭代制导算法在航天器轨道交会中的有效性.     

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%。     

CT图像重建的迭代算法

随着计算机运算速度的飞速发展,以前只是被看成一种研究方法的迭代算法在图像重建中越来越引起人们的重视,并且已经在科研、工业和医学领域中得到了实际应用.本论文从CT图像重建原理入手,根据迭代重建的物理意义,从投影模型出发,得到投影数据,然后利用迭代算法MART及SIRT重建出断层图像,再与模型相比较,从而确定各算法的优劣,总结出如何选择合适的图像重建算法.     

基于带波动算子非线性Schr(o)dinger方程数值分析的守恒差分算法

对一类带波动算子的非线性Schr(o)dinger方程进行了数值分析,提出了一个含参数的二阶守恒差分格式,根据参数选取的差异,该格式既可隐式计算也可显式计算.对初值条件进行了中心差分离散,使其具有二阶精度,从而与守恒格式的精度一致.利用矩阵理论证明了差分解的存在惟一性,并利用一个重要的不等式在先验估计的基础上,运用能量估计的方法证明了该格式按无穷范数以二阶精度收敛到真实解.数值实验表明该格式具有较高的计算效率.     

时频重叠复用系统的低复杂度序列检测算法

利用时频重叠信号(Overlapped Hybrid-Division Multiplexing, OVHDM)实现高频谱效率数据传输,性能优于多电平调制方案.介绍了OVHDM信号模型以及最佳检测算法.为了降低检测的复杂度,提出了联合软干扰消除的序列检测算法--SIC-SE:软干扰消除后的各子载波数据流,在序列检测前首先通过基于快速矩阵逆的有限冲激响应滤波器.该算法的检测复杂度远低于最大似然检测算法,性能优于传统的软干扰消除算法.仿真表明,基于该检测算法的编码OVHDM系统性能优于使用相同信道编码的QAM-OFDM系统.