基于plateaued函数的平衡布尔函数构造

布尔函数在对称密码的设计和分析中起着重要的作用。通过对谱不相交函数集中子函数平衡性的问题的研究给出了包含4个plateaued函数的函数集中有3个为平衡函数的充分条件。在此基础上,基于3个平衡的谱不相交plateaued函数,一类特殊的布尔置换以及一个高非线性度平衡函数,提出了一个构造高非线性度平衡布尔函数的方法。通过分析可知,利用该方法可以构造代数次数达到最优、非线性度不小于2^2k-1-2^k-1-2^k/2-2^{⌈(k-1)/2⌉}的2k元平衡函数。     

部分二值逻辑中Sheffer函数的构造与判定算法

在深入研究部分二值逻辑中Sheffer函数的基础上,根据部分二值逻辑中准完备集的最小覆盖,提出了一种高效地构造部分二值逻辑中Sheffer函数的算法,此算法能够构造出部分二值逻辑中的全部Sheffer函数,在构造算法的基础上,进一步提出了一种部分二值逻辑中Sheffer函数的判定算法,此算法和传统判定算法相比,避免了繁琐的计算,可以说是一种较简单的判定算法。     

时空嵌入式生成对抗网络特殊逻辑函数检测

为了对同一逻辑函数不同特殊性进行判别,并在检测过程中排除任意项函数干扰问题,提出基于分解图的时空嵌入式生成对抗网络特殊逻辑函数检测方法.通过分析嵌入式生成对抗网络,获取生成式模型运行流程及特征;通过行变量、列变量对线性函数、冗余函数检测,采用分解图方法对其检测结果举例计算与说明,经过变量逻辑函数计算自反函数,获得自双反函数检测结果;通过二叉树映射变换检测含任意项的特殊逻辑函数,实现对全部特殊逻辑函数的检测.仿真结果表明,所提算法可以有效提升检测效果、减少计算步骤,具有较高的适用性,可广泛应用于实际工作中.     

多维Plateaued函数的构造

布尔函数在编码、组合设计和序列设计等中扮演重要的角色。利用Maiorana-McFarland构造法构造出一类Plateaued函数,在此基础上,结合m-序列的状态转移矩阵,构造出n元(n+1)/2维的n-1阶Plateaued函数。所构造的多维Plateaued函数可以满足多个密码指标,即高非线性度、没有非零线性结构、平衡、代数次数达到最高等。     

变元可分离核函数对非线性支持向量分类机的影响

证明了变元可分离函数在Hilbert空间中满足Mercer定理的条件,为构造新的非线性支持向量分类机时选定核函数提供了一种新方法,并通过新方法构造的核函数与其它核函数构造的非线性支持向量分类机比较,得出了较好的结果。     

基于代数正规型构造的代数免疫最优布尔函数

现有代数免疫最优布尔函数的构造方法大多基于支撑集,通过代数正规型直接构造的方法研究较少.为此,利用代数正规型的多项式表示构造一类代数免疫性质优的布尔函数,研究其代数次数、代数免疫阶、函数重量、非线性度等性质,分析采用这种方法构造的代数免疫最优布尔函数的性质及计数等结果.由构造方法可以得到代数免疫最优的布尔函数,其中包含一些已有的特殊构造结果,表明该方法更具有一般性,包含更多具有最优代数免疫阶的函数.     

一类弹性布尔函数的谱值分布

Sarka等人在文献[1]中给出了弹性布尔函数的一种构造方法,利用该方法可以构造出非线性度、弹性阶和代数次数等密码学性质均较理想的奇数元弹性布尔函数。对其构造得到的弹性布尔函数的谱值分布进行了研究,分析了由该方法所构造得到的5元1阶和7元1阶弹性布尔函数的谱值,给出了这两类弹性布尔函数的谱值分布情形,并给出了相应谱值点的计数结果。     

基于混合核函数的SVM及其应用

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中,其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。     

Bent函数应用的一些研究

平衡性，非线性，扩散性是具有高度密码特性的布尔函数要满足的最重 要的三个性质，本文给出了用Bent函数来构造满足高次扩散准则的，具有较高非线性度的平衡布尔函数的一些方法。     

基于混合核函数的SVM及其应用

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中．其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊，为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数，文中采用了混合核函数，并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中，且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。     

Function synthesis algorithm based on RTD-based three-variable universal logic gates

Compared with complementary metal–oxide semiconductor (CMOS), the resonant tunneling device (RTD) has better performances; it is the most promising candidate for next-generation integrated circuit devices. The universal logic gate is an important unit circuit because of its powerful logic function, but there are few function synthesis algorithms that can implement an n-variable logical function by RTD-based universal logic gates. In this paper, we propose a new concept, i.e., the truth value matrix. With it a novel disjunctive decomposition algorithm can be used to decompose an arbitrary n-variable logical function into three-variable subset functions. On this basis, a novel function synthesis algorithm is proposed, which can implement arbitrary n-variable logical functions by RTD-based universal threshold logic gates (UTLGs), RTD-based three-variable XOR gates (XOR3s), and RTD-based three-variable universal logic gate (ULG3s). When this proposed function synthesis algorithm is used to implement an n-variable logical function, if the function is a directly disjunctive decomposition one, the circuit structure will be very simple, and if the function is a non-directly disjunctive decomposition one, the circuit structure will be simpler than when using only UTLGs or ULG3s. The proposed function synthesis algorithm is straightforward to program, and with this algorithm it is convenient to implement an arbitrary n-variable logical function by RTD-based universal logic gates.     

关于逻辑函数化简方法的研究

变量个数大于6的逻辑函数可以称为高变量逻辑函数.逻辑函数的化简方法有公式法和图形法两种.一般认为,对于高变量逻辑函数的化简,图形法没有实用价值.本文观点与此不同,认为图形法对于高变量逻辑函数的化简仍然具有实用价值,同时提出了用图形法化简高变量逻辑函数的具体方法.提出并证明了一个定理,该定理揭示了将高变量逻辑函数转化为低变量逻辑函数并用小卡诺图来化简的一般意义和实用意义.通过本文,进一步丰富和完善了数字系统的设计工具--布尔代数的理论和实践.     

用多个改进低维CMAC神经网络学习多维函数的研究

提出了一种多维非线性函数的多神经网络学习方法。即用变量代换的方法把一个多维非线性函数分解为若干低维函数。用多个改进的低维小脑模型神经网络分别映射这些低维函数。提高了收敛性。减少了存储空间。大大提高了学习精度。且易于实现。给出了大量学习非线性函数的仿真实验，其结果表明。采用这种方法的学习精度比用一个CMAC的学习精度提高l0倍以上。     

离散传递函数正实性与连续传递函数有限频率正实性的代数判据

正实性是控制理论中最重要的概念之一. 许多控制目标的实现皆依赖于某些传递函数的正实性. 相比于正实性, 有限频率正实性则是较近提出的概念, 并且亦在控制理论中找到了大量应用. 为了判断离散标量传递函数的正实性和连续标量传递函数的有限频率正实性, 本文分别给出了一种易于计算的简洁代数判据. 现有的判断连续标量传递函数严格正实性的代数判据可以看作是本文结果的特殊情况. 数值算例验证了方法的有效性.     

二进神经网络中SP函数的一般判别和构造方法

SP函数是一类具有明确逻辑意义的线性可分结构系,PSP函数是SP函数的特殊子集. 文中讨论了二进神经元对SP函数和PSP函数的表达问题,通过研究PSP函数分类超平面的某 些性质,建立了SP函数和PSP函数的一般判别和构造方法.     

The structure of canalizing functions

The structure of a canalizing function is discussed. Using a new matrix product, namely semitensor product, the logical function is expressed in its matrix form. From its matrix expression, a criterion is obtained to test whether a logical function is a canalizing function. Then a formula is obtained to calculate the number of canalizing functions. Moreover, an algorithm is presented to generate canalizing functions. Finally, some results obtained are extended to seminested canalizing functions.     

函数曲线生成器的设计

本文主要研究了通用函数方程的曲线绘制过程。根据用户输入的函数表达式,使用VC++编程语言对输入的字符串进行分析,并绘制出相对应的函数曲线。该研究包括函数方程式的解析和逆波兰式求值、规定区域内函数曲线初始值和初始方向的确定,以及函数曲线的逐点绘制过程。根据MFC图像绘制方法,本文还研究了内存DC缓冲技术,建立基于Bitmap的内存兼容DC,以高效地完成函数图像的平移和缩放操作方法。本研究已实现多项式函数、常用数学函数以及数学函数的复杂嵌套形式的绘制。当用户输入出现错误时,能够智能地提示错误位置。本研究对数学教学和函数模型研究具有深刻的意义。     

基于品质函数估计的非线性盲源分离算法

研究非线性盲源信号分离优化问题。由于混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号且混合信号具有很强的非线性时,传统的非线性盲源分离算法中对于品质函数的选取一般都是通过经验,现有算法难以取得理想的分离效果。在Pearson模型的基础上提出了一种新的估计品质函数的方法,算法能够成功地估计出次高斯(sub-Gaussian)和超高斯(super-Gaussi-an)混合信号的品质函数,同时克服了Pearson模型对同类信号只能估计得到相同的品质函数的缺陷,提高了算法的估计精度。通过在MATLAB仿真验证了算法的可行性和有效性,成功估计出源信号的品质函数且实现了非线性盲源分离。     

一种基于罚函数的机器人路径规划方法

给出了一种基于罚函数的机器人路径规划方法;这种方法将机器人的路径规划由一系列带约束非线形规划问题转化为一系列无约束非线形规划问题来求解,仿真结果表明,罚函数方法是一种富有效率的解决机器人路径规划问题的方法,能够大幅度降低运算时间的复杂性,提高移动机器人的实时性。