Regularization with closed linear operators

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｓｔｕｄｙｏｆｍａｎｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｐｈｙｓｉｃｓｐｒｏｂｌｅｍｓｌｅａｄｓｔｏｓｏｌｖｉｎｇｏｐｅｒａｔｏｒｅｑｕａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔｋｉｎｄ．Ｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｓｍａｌ...     

含k-次增生算子方程的Ishikawa迭代解

在任意实Banach空间中,研究当T为k-次增生算子时,非线性方程(1-k)x Tx=f和x Tx=f的Ishikawa迭代解.给出了强收敛定理,推广和改进了一些文献的相关结果.     

我国大学治理体系规制化及其变革

科学完备的大学治理体系是提升大学治理有效性的基本前提。目前,我国大学治理体系呈现规制化特征,集中体现在政府与大学、大学与院系、学术与行政的治理关系中。造成我国大学治理体系规制化的深层次原因,主要有高度集中的政治体制的深刻影响、社会主义市场经济发育的不完善、集体主义文化的过度张扬、大学组织的学术传统不深厚等。基于院校运行的微观维度,新时代推动我国大学治理体系去规制化改革,需要正确认识大学的组织属性,培育学术文化;扩大院系组织自主权力,激发"学术心脏"活力;改革一元化权力运行模式,增强专业权力的影响力,努力探索其变革之道。     

迭代学习控制在伺服系统中的应用

介绍了迭代学习控制原理和技术方法，根据伺服系统的特点，以电液位置伺服系统为例，针对以往PID控制的不足提出将迭代学习控制方法应用在伺服系统中，并用Matlab做出仿真进行效果分析。     

一种变尺度参数的迭代正则去噪算法

为了降低迭代正则化中定尺度参数对快速收敛的敏感性、自适应地优化尺度参数并提高其去噪效果,提出了一种变尺度参数的迭代正则化去噪算法.首先,修改了经典的正则化项,并推导出尺度参数公式;然后,通过研究迭代次数与尺度参数序列的变化趋势,得到变尺度参数的初始值;最后,进行正则化去噪.数值实验表明：相对于恒定尺度参数的IRM算法,变尺度参数IRM算法比选取尺度参数偏小的IRM算法迭代次数大大减少;比选取尺度参数偏大的IRM算法去噪效果更为明显,并较好地保持了图像的细节.     

迭代学习控制方法在胶粘剂生产温度控制过程中的应用研究

针对纯滞后、非线性、时变的胶黏剂生产过程,引入迭代学习控制方法,对反应液温度进行控制。仿真结果表明：与PID控制方法相比,迭代学习PID控制性能更好。     

八点算法的降维EVD技术

传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验,表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。     

论大众体育运行的公共治理:内涵、基础及实现途径

大众体育公共治理的运行基础是建立有效的体育社会化的组织结构、运行机制和运行模式.研究认为：现阶段应优先确立政府的主导作用，积极拓展新型消费与消费服务的供给领域，积极培育大众体育市场，健全城镇社区的体育组织管理体系.当前体育社会化的发展要克服传统体育的运行模式，关键的问题是建立政府、社会、企业三位一体的社会体育治理结构.政府应该从管理经济、社会、环境领域的全部公共事务，转变为提供基础性的公共物品和服务，尽快发展一些功能健全的行业协会，使之成为承担政府下放的社会职能的载体.在此基础上提出了：强化政府公共职能，变革体育管理体制，优化社会体育资源配置;形成以社会大众为对象的多样化体育服务网络;调整体育产业结构，推动传统体育产业向服务业转移以及服务结构、服务项目及服务方式创新等构建内容，以进一步适应社会转型和体育体制的改革发展。     

带有扰动算子和误差数据的不适定方程的A-光滑正则化

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ＬｅｔＸ ,ＹｂｅｔｗｏＨｉｌｂｅｒｔｓｐａｃｅｓａｎｄｌｅｔＡ∈Ｂ(Ｘ ,Ｙ) ,ｉ .ｅ .,ａｂｏｕｎｄｅｄｌｉｎｅａｒｏｐｅｒａｔｏｒ .ＣｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｏｐｅｒａｔｏｒｅｑｕａｔｉｏｎＡｘ =ｙ (1.1)ＩｆＲ(Ａ) ,ｉ .ｅ .,ｔｈｅｒａｎｇｅｏｆＡ ,ｉｓｎｏｎ ｃｌｏｓｅｄｉｎＹ ,Ｅｑ .(1.1)ｉｓｉｌｌ ｐｏｓｅｄ[1] .Ｍａｎｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎａｐｐｌｉｅｄｓｃｉｅｎｃｅｓ ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｖｅｒｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ ,ｒｅｓｕｌｔｉｎｔｈｉｓｋｉ…