基于LSSVRM和SA算法的软件失效模型

针对软件失效数据的特点,提出将最小二乘支持向量回归机(LSSVRM)用于软件可靠性失效模型的构造。利用LSSVRM 对小样本失效数据构造拟合模型,使用模拟退火(SA)算法对LSSVRM的参数进行优化,得到基于SA的LSSVRM,实现对拟合模型的进一步改进。通过与常用的NHPP类软件失效模型对比表明,利用LSSVRM和SA算法可以构造拟合精度更高的失效模型,并可简化对模型参数的调整     

基于洛仑兹信息度量的三维曲面相似性判别

针对立体赤足迹身份鉴别的需要,提出了一种基于洛伦兹信息度量的三维曲面相似性判别方法。以高斯曲率和法向量为随机变量,将洛伦兹曲线扩展为三维,得到洛伦兹曲面。以两洛伦兹曲面所夹体积来反映两三维曲面高斯曲率和法向量分布的差异,依此构成了三维曲面的相似性判别方法。对立体赤足迹表面的相似性判别实验表明,该判别方法有效。     

基于混合优化的RBF神经网络模型研究

根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行拟合和预测。实验结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数拟合和预测这一问题,预测精度比单独使用一种算法和基于高斯函数的混合算法都高,具有一定的普遍适用性。     

迭代C-B-spline曲线的拟合算法

基于盈亏修正的思想,提出迭代C-B-spline曲线的算法,来解决目前计算机辅助设计和逆向工程中急需解决的一个关键问题:无需求解方程组得到拟合(插值)给定点集的曲线.其基本思想是首先按给定的拟合点集作一条初始的C-B-spline曲线,然后用迭代公式逐次调整其控制顶点,得到一族拟合精度不断改善的C-B-spline曲线.     

基于谱聚类的增强神经网络模型

卷积神经网络(CNN)因其容易产生过拟合而困扰着广大研究者。产生过拟合的重要原因在于模型往往局限于局部最优解。针对此问题,提出了基于谱聚类的增强神经网络模型。使用谱聚类算法对验证集进行聚类,以聚类结果为依据将单任务模型扩展为多任务学习模型。用公开的声音场景识别数据集进行实验,实验结果表明,基于谱聚类的增强神经网络模型可以有效降低过拟合风险,提升模型的测试精度。该方法适用于除声音场景识别(ASC)领域的其他领域。     

Widlar微电流源的特性测量与建模研究

针对现有Widlar微电流源中电阻参数计算误差较大的问题,研究了一种基于Laguerre多项式拟合曲线的误差校正方法,并使用递推最小二乘法(RLS)对拟合曲线的模型参数进行递推计算,使得拟合曲线高精度拟合Widlar微电流源的非线性特性.研究结果表明,该方法具有很高的电阻参数计算精度,最大相对误差小于0.0963％,在Widlar微电流源设计领域具有重要的应用价值.     

与给定多边形相切的类三次三角曲线

首先介绍了一种以三角函数为基函数的类三次三角曲线．然后讨论了构造与给定多边形相切的类三次三角闭曲线的方法，利用该法所构造的曲线对切线多边形不仅是保形的，而且可以局部修改．最后，给出了实例．     

标度曲线拟合与金融时间序列聚类

针对金融时间序列具有的多重分形特征,提出基于标度曲线测度沪深300指标股之间的相似性并实现聚类。该方法首先使用多标度退势波动分析(MSDFA)拟合不同自相关阶数下收益率序列的标度曲线,然后抽取其分布或形态特征构造模式向量。聚类通过含权K-means算法实现,最优类别数根据分类适确性指标(DBI)确定。结果显示,基于标度曲线的聚类能够揭示出股市的行业聚集性和板块间的关联性,在此基础上构造的投资组合可以显著降低风险,并且效果优于基于原始序列线性趋势特征的聚类。     

影像鉴定中的超分辨率重建稳定算法

提出一种稳健的超分辨率重建算法,并在影像鉴定中加以具体运用。通过对边缘图像进行建模,构建基于洛伦兹分布的最大后验概率重建算法,并自适应地调整洛伦兹宽度参数来逐步修正迭代结果。实验结果证明,该算法能获得理想的图像画面重建效果,具有较强的稳健性。     

应用摘要层次结构的数据流聚类算法

数据流具有数据量无限且流速快等特点,使得传统的聚类算法不能直接应用于数据流聚类问题.针对上述问题,提出了一种可以聚类单数据流和多数据流的聚类算法.此算法现阶段应用了两种概化技术,基于小波的技术和基于回归的技术来构造摘要层次结构.基于回归的拟合模型可以得到较精确的摘要层次结构,而基于小波的拟合模型可以快速地建立摘要层次结构并且所需的存储空间比较小.     

基于高维混沌系统组合的图像加密新算法

提出了一种基于高维混沌系统组合的图像加密算法。该算法首先利用广义猫映射对图像进行置乱,然后利用Lorenz系统对置乱后的图像进行替代变换。研究结果表明,该算法具有良好的像素值混淆、扩散性能和较大抵抗强力攻击的密钥空间,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,且相邻像素的值具有零相关特性。这些结果表明所提出的方案具有较高安全性。     

类广义Lorenz系统的广义同步

应用广义Lorenz标准型研究了包括广义Lorenz系统、双曲型广义Lorenz系统以及Liu-Liu-Liu-Liu系统在内的类广义Lorenz系统的广义同步化问题．利用映射将一大类三阶二次混沌系统变换为广义Lorenz标准型,设计控制器使变换后的系统达到完全同步,进而使变换前的系统实现广义同步．将该方法分别用于拓扑等价和不等价的两个系统,通过数值仿真,发现结果和理论分析相符,从而表明了该方法的有效性．     

椭圆曲线的高精确逼近方法

应用扩展的三次均匀 B样条曲线 ,给出了逼近椭圆曲线的高精确逼近方法 ,论证了该方法精度 ,扩展了多项式参数曲线的应用。文中给出了逼近曲线的图例。     

Efficient Pairing Computation on Huff Curves

Abstract

Pairings on elliptic curves are currently of great interest due to their applications in a number of cryptographic protocols such as identity-based encryption, group signatures, short signatures, and the tripartite Diffie-Hellman. Miller's algorithm is the most commonly used method of computing Tate pairing. Denominator elimination can improve Miller's algorithm when the embedding degree has the form 2ⁱ3^j. However, if the embedding degree does not have the above form, how can the speed of Miller's algorithm be increased? In this article, the authors modified Miller's algorithm over Huff curves. It is about 20.38% faster than the original algorithm.     

Bézier样条曲线的近似弧长参数化方法

提出了Bézier样条曲线近似弧长参数化的方法及相应的算法。通过求出曲线近似二分之一弧长的点及其相应的参数值,可将曲线分割为两条Bézier样条曲线。这两条曲线的弧长近似相等,因此让它们带有相同的权1。对新生成的Bézier样条曲线不断重复上述工作,最终得到一条由多条Bézier样条曲线所构成的新的曲线。将这多条Bézier样条曲线合并为一条Bézier样条曲线,进而通过节点插入技术将其转化为B样条形式的曲线以便得到全局参数,其中各段Bézier曲线在全局参数域中所占子区间的长度与它们所具有的权成比例,这样便得到一条近似弧长参数化曲线。     

Equitable service by a facility: Minimizing the Gini coefficient

In this paper, we investigate the location of facilities with equity considerations, namely, minimizing the Gini coefficient of the Lorenz curve based on service distances. Properties of the Gini coefficient in the context of location analysis are investigated both for demand originating at points and demand generated in an area. An algorithm that finds the optimal location of one facility in a bounded area in the plane when demand is generated at a set of demand points, is constructed. Randomly generated problems with up to 10,000 demand points are successfully solved in a reasonable computer time.     

基于曲线几何特征的地层参数识别算法

论文给出了一种求地层特性参数的曲线匹配算法。首先对原始数据进行拟合,在不增加新条件的前提下计算出型值点上对应的一阶二阶导数;然后由模板曲线和拟合曲线段的渐缩线特征搜索出拟合曲线段在模板曲线上的对应段,由此求得相应的地层特性参数。实验表明,文中所叙述的方法是比较有效的。     

一种新的平面开曲线形状距离的度量

平面曲线形状识别是最基本的模式识别问题，然而这个问题至今仍然未能很好地解决。其困难在于难以给出两条曲线的形状差别的定量描述。本文为基于曲率表示的两条平面开曲线的等形下了严格的数学定义，从而找到了一种新的形状距离度量，并且证明了这种形状距离的计算问题可以转化为一个泛函的极值问题，同时给出了求解形状距离的微分方程。由于解这个微分方程是困难的，实验中采用粗略的分段匹配法。本文还介绍了算法的程序实现，尤其是离散情况下的曲线的曲率表示，并且用基于动量守恒的高斯滤波解决了曲率法表示曲线的噪声敏感性问题。实验表明本文提出的形状距离度量方法是有效的。     

Chaos in the fractional-order Lorenz system

In this article, we investigate the chaotic behaviours in the fractional-order Lorenz system. By utilizing the fractional calculus techniques, we found that chaos exists in the fractional-order Lorenz system of order less than 3. The lowest order we found to have chaos in this system is 2.97.     

Compact Hilbert indices: Space-filling curves for domains with unequal side lengths

In this paper we define a new compact Hilbert index which, while maintaining all of the advantages of the standard Hilbert curve, permits spaces with unequal dimension cardinalities. The compact Hilbert index can be used in any application that would have previously relied on Hilbert curves but, in the case of unequal side lengths, provides a more memory efficient representation. This advantage is particularly important in distributed applications (Parallel, P2P and Grid), in which not only is memory space saved but communication volume is significantly reduced.