多滞后区间系数非线性大系统的鲁棒镇定

研究一类多时滞非线性大系统的鲁棒镇定问题。利用大系统的分解法将多时滞非线性大系统分解后,首先讨论了无时间滞后情形关联子系统指数镇定的条件，然后考虑多时滞情形，最终给出了多时滞非线性大系统的指数镇定的充分条件；给出了区间长度范围的计算公式和时间滞后的估计公式；通过对比看出。对参数选取加权的方法是有意义的。     

基于云模型的数字海图质量评估方法

提出了基于云模型的数字海图质量评估方法,通过综合云模型对各级评估指标进行运算,以质量评估云模型及其数字特征图的形式给出最终的评估结果。实验证明了该方法具有可行性。     

固定式海洋平台的可靠性分析

本文建立了固定式海洋平台结构系统准静态可靠性分析的公式体系。在构件可靠性指数分析中提出了有限元一阶二次矩方法和系统失效分析中的子结构模型,对海洋平台结构的若干个重要的不确定随机变量作了讨论。最后对一简单的导管架平台作了实例分析,给出了立柱屈曲的失效面模型,并证明了方法的有效性。     

S分布时滞静态递归神经网络周期解的存在与全局指数稳定性

利用迭合度理论和推广的Halanay矩阵时滞微分不等式讨论了S-分布时滞静态递归神经网络模型的周期解,给出了周期解存在性和全局指数稳定性的充分条件。     

S-分布时滞随机竞争神经网络的指数稳定性

讨论S-分布时滞随机竞争神经网络模型解的存在性和渐近行为,运用Lyapunov泛函方法和随机分析技巧,研究了网络的全局均方指数鲁棒稳定和几乎必然指数稳定性,给出了易于验证的稳定性判据。仿真实验表明了结论的正确性。     

波浪在局部可渗透水平海床上传播的解析解

本文建立了波浪在局部可渗透水平海床上传播的解析解,并研究了波浪在局部可渗透海床上的透射、反射问题。研究中将计算域划分为4个区域,中间区域为流域,海底可渗透,其下区域为多孔介质海床,左右两个区域也为流域,但海底不可渗透。应用线性波浪理论,建立了各流域包含非传播模态的速度势表达式,给出了海床内部的压强表达式,并利用交界面上匹配条件,求解了表达式中的待定系数。基于该解析模型,探讨了海床渗透系数、相对水深、渗透海床长度对波浪传播变形的影响。结果表明,波高沿程衰减,强度随渗透系数、渗透海床长度的增加以及相对水深的减小而变大;局部可渗透海床会引起波浪的反射和透射,随着海床长度的增加,反射系数振荡变化,并最终趋于常数,透射系数指数衰减,并最终趋于0。     

几种统计模型对热带印度洋海温异常的预报

本文利用神经网络模型、多元线性回归模型和马尔科夫模型分别建立了统计预报模型,对热带印度洋海表温度异常(SSTA)和印度洋偶极子(IOD)指数进行了63 a的长时间回报实验,并详细比较了线性和非线性统计预报模型的差异。结果表明:统计模型对IOD指数的预报技巧和现有动力模式预报技巧相差不大,对偶极子指数(DMI)有效预报时效为3个月,东极子指数(EIO)为5～6个月,西极子指数(WIO)达到8～9个月。IOD事件强烈的季节锁相特性使得对秋季的DMI指数可以提前4个月做出有效预报。加入同期的ENSO指数来预报IOD指数,能有效地提高IOD预报技巧,特别是对IOD峰值的预报。复杂的神经网络模型和简单的多元线性回归模型在对SSTA和IOD指数的预报具有同等的效果。     

线性离散时滞系统的指数稳定性

本文研究了一类线性离散时滞系统的指数稳定问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用矩阵不等式技术,给出了线性离散时滞系统与时滞相关的指数稳定的充分条件。应用本文的结果,得到了不确定离散时滞系统与时滞相关的鲁棒指数稳定的新判据,并用数值算例说明了本文结果的可行性与有效性。     

正入射声脉冲法估测海底表层沉积物衰减系数

本文提出一种用高频正入射声脉冲估测海底表层沉积物衰减系数的方法。在一定的条件下,正入射声脉冲海底回波的包络含有指数衰减因子exp(-βct)。如果声波频率足够高,回波包络的形状主要取决于声波在沉积物中传播的指数衰减。因此,从回波包络可以估算沉积物的衰减系数。本文在细密分层模型的基础上推导出回波包络,这可以看作是对高频声波在沉积物中体积散射机理的一种解释。文中给出了海上实验的测量结果。     

桩基导管架平台的非线性分析

本文对渤海八号桩基导管架平台进行了非线性倒塌的分析，分别给出了导管架平台八倍固支计算模型和考虑桩土非线性计算模型的结构倒塌极限载荷及倒塌破坏过程     

浅海简正波数值声场

本文讨论了在给定海底界面反射参数时,浅海声场简正波本征函数,实本征值,归一因子及筒正波指数衰减因子的数值计算方法,对于高声速海底,给出了由P、Q两个参数描写的小掠射角反射特征的简正波声场数值程序,在程序中采用了“两步分选及黄金分割法”的技巧,最后,文中给出了计算实例以及与实验结果的初步比较。     

不确定模型下双重倒向随机递归最优控制问题的研究

本文基于实际金融问题,提出并进一步研究一类不确定模型下的倒向双重随机递归最优控制问题。首先提出在该模型中,代价泛函由sup■定义,其中■是由一组双重倒向随机微分方程的解组成的集合,再利用先验估计、线性化方法、It■公式等方法,推导出该最优控制问题的最大值原理,进而最终给出该问题最优控制的必要条件和充分条件。     

DSS模型库组织引入组件技术研究

DSS中模型是一个相对独立、可多次重用的程序段。DSS中有关模型库的组织及管理仍是一个尚未很好解决的难题。本文把组件技术引入到DSS模型库的组织中来，首先阐述DSS模型与组件对象模型的联系，提出论点——DSS模型是一个组件对象模型：然后给出DSS模型的抽象定义及性质，最后给出DSS模型的重用与通讯机制。     

海底地貌复杂度的表示与计算

海底地貌复杂度表示了海底地貌不同类型的起伏与变化,是人类海洋认知、航海安全、海洋测绘等需要考虑的重要因素。面对网格化的数字深度模型,按照信息熵与坡度相结合的思路,提出了一个新的由信息熵度量的海底地貌复杂度的表示和计算模型。采用三阶有限差分法计算坡度参数,依据给出的坡度分类模型,得到不同坡度类别出现的概率,进而计算出海底地貌复杂度指数。使用渤海湾周围和美国西海岸数字高程模型数据样区作为实验对象,计算海底地貌复杂度指数,并将其与原始数据进行对比,结果表明本方法对地貌复杂的表示准确。     

基于多变量LSTM神经网络模型的PDO指数预测研究

利用1921–2020年的海平面气压、海平面高度、热含量数据以及海冰密集度作为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）指数的预报要素,建立了关于PDO指数时间序列预测的多变量长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）神经网络模型,对比分析了2011–2020年不同时间序列预测模型的PDO指数预测结果,最后利用多变量LSTM神经网络模型实现了2021–2030年的PDO指数预测。结果显示,多变量LSTM神经网络模型的预测值与观测值经过交叉验证后的平均相关系数和均方根误差分别为0.70和0.62;PDO未来10年将一直处于冷位相,PDO神经网络指数出现两次波动,于2025年出现最小值。相比于其他时间序列预测模型,本文采用的多变量LSTM神经网络模型预测结果误差小、拟合效果好,可以作为一种新型的预测PDO指数的手段。     

非线性随机系统的参数辨识及动态预报

鉴于含有加性噪声的指数模型描述了一类重要的非线性随机系统。本文给出这类系统的参数递推辨识算法，克服了迭代算法不能在线运行、需反复矩阵求逆的不足。当系统时变时，还采用了虚拟噪声技术来补偿因参数时变引起的建模误差，从而改善动态预报器的性能。应用这种方法，对油田采油井、注水井的套管损坏情况进行了多步动态预报，其精度令人满意     

Pascal函数矩阵的进一步推广及应用

通过改变矩阵元素得到Pascal函数矩阵的一种推广形式Pn[f(t)],运用矩阵相关理论讨论其代数性质及指数展开形式,由Pn[f(t)]的逆给出1个反演关系,借助指数发生函数,得到包含二项式型多项式、Hermite多项式与Euler多项式等的一些组合恒等式;最后,给出了Pn[f(t)]的2种不同形式的推广。     

受损结构余度评估的半概率方法

本文给出了一种结构系统余度的度量定义，基于结构系统机构化失效概念和相当可靠性指数。本文提出了对受损结构安全评做的半概率方法。所示算例表明了本方法的有效性。     

具有Leakage变时滞的脉冲反应扩散神经网络的鲁棒指数稳定性

研究一类具有Leakage变时滞和不确定参数的脉冲反应扩散神经网络的平衡点的鲁棒指数稳定性。所研究模型中的Leakage时滞为变时滞,脉冲既与神经元当前状态有关,又与Leakage时滞和传输时滞所产生的历史状态有关。利用Lyapunov函数、Razumikhin技巧和线性矩阵不等式(LMI)方法获得了系统鲁棒指数稳定的新的判别条件。最后给出一个实例说明结果的有效性和实用性。     

高程异常模型的已知点框架约束

在确保GPS/水准点成果可靠的前提下,用其对重力法计算所得的高程异常模型进行框架约束,以削弱重力系统与高程和坐标系统间的系统差,实现系统转换,提高最终模型的精度。通过对不同离散数据网格化方法的比较,给出相对计算快捷、精度高的框架约束方法。