一类奇异单调函数

本文给出了构造奇异单调函数的一种相当普遍的方法,这种方法也揭示了奇异单调函数与实数的广义二进展式的概率性质之间的联系。     

广义e-相关免疫布尔函数的谱判别定理及其应用

摘要：本文首先利用n维布尔随机向量联合分布的分解式,给出了布尔函数广义e-相关免疫的一个充要条件和一个便于应用的谱判别定理。然后研究了谱判别定理在广义e-相关 免疫布尔函数构造中的应用。     

广义ε－相关免疫布尔函数的谱判别定理及其应用

本文首先利用n维布尔随机向量联合分布的分解式^[1],给出了布尔函数广义ε－相关免疫^[2]的一个充要条件和一个便于应用的谱判别定理。然后研究了谱判别定理在广义ε－相关免疫布尔函数构造中的应用。     

Zm 上逻辑函数的谱分解式及其在k维广义 Bent函数构造中的应用

文中给出了剩余类环Zm上一类逻辑函数的Chrestenson循环谱分解式，并给出了Zm上广义Bent函数一种新的构造方法。此分解式还可用于构造k(k≥2)维广义Bent函数。     

广义Benjamin-Bona-Mahoney方程的多辛算法

文章基于Bridges意义下的多辛理论构造了广义Benjamin-Bona-Mahoney方程的多辛偏微分方程组,利用变分原理得到了多种守恒律,构造了一种等价于Preissmann格式的隐式多辛格式。钟状孤波解的数值模拟结果表明该多辛格式具有较好的长时间数值稳定性。     

沃尔什变换与线性二进系统

广义沃尔什函数可以直接由按二进序排列的指数式沃尔什函数得到。在广义沃尔什函数的基础上建立了线性时不变的二进系统。该系统是用逻辑微分方程表征的。正如指数函数是一般微分方程的特征函数一样,广义沃尔什函数则是逻辑微分方程的特征函数。通过沃尔什变换,逻辑微分方程能够转换为代数方程。本文系统的介绍了这种系统的基本理论和求解方法。     

马尔科夫链的一个强大数定律的推广Ⅱ

本文继续研究马尔科夫链的一个强大数定律的推广,得到了关于单位区间中的实数 x 的广义 m 进展式的位标序列中有序三元组(i,j,k)出现的相对频率的一组强大数定律.     

基于二维非结构网格的GMRES隐式算法

将广义极小残差GMRES(Generalized Minimum RESidual)隐式算法应用到二维非结构网格上,并结合LU-SGS(Lower Upper-Symmetric Gauss-Seidel)方法对所求解方程组的残值向量进行预处理,发展了一套高效、可靠的二维Euler方程的求解器。NACA0012翼型和某四段翼型的2个算例,表明该隐式算法的计算效率要比传统的四步Runge-Kutta显式算法高出几十倍,与LU-SGS隐式算法的效率相比,该算法的效率高出近1个量级。应用了重启型的GMRES算法,并对2种构造系数Jacobian矩阵的方法进行了比较。     

离散时间PWS的分段广义H2动态输出反馈控制

基于分段二次李雅普诺夫函数．对离散时间分段系统提出了广义H2稳定控制器的设计方法．通过构造分段动态输出反馈控制器。使闭环系统广义H2全局稳定．利用线性矩阵不等式理论。给出了闭环系统广义H2全局稳定的一个充分条件．     

非凸二层规划的广义方向导数和广义微分

了一类具有广泛典型代表性的二层系统优化决策模型，利用非光滑分析工具，给出了非凸二层系统优化决策模型，下层极值函数和上层复合目标函数的广义方向导数和广义微分析 表达式或估计式。     

Ballot序列和一类二元树的表示

本文从Ballot序列出发推广定义了广义Ballot序列,利用它来表示一类具有n内节点的二元树,并且给出了自动生成广义Ballot序列和n内节点二元树的有效算法。文中还解决了对n内节点二元树的计数问题。     

广义伪随机屏蔽二进序列偶理论研究

提出了一种具有良好周期相关特性的新型离散信号,即广义伪随机屏蔽二进序列偶,给出了其变换性质和组合允许条件.在这些性质的基础上利用计算机搜索出若干小体积的广义伪随机屏蔽二进序列偶,并与伪随机二进序列偶进行了比较,结果表明广义伪随机屏蔽二进序列偶具有很高的能量效率和较大的存在空间,可以作为同步码或多用户码应用于实际工程当中.     

广义相对差集二元序列的最佳性

研究了广义相对差集对主尖二元序的自相关函数,并且给出了在调幅和调相时使二元序列达到最佳的方法。     

神经网络与非线性码最小加权距离译码算法

讨论了二值非线性码和多值非线性码的最小加权距离译码与神经网络能量函数的关系。     

一种提高距离扩展目标检测性能的新方法

针对传统二进制积累的硬阈值滤噪性能的不足,提出了一种基于局部模糊阈值的距离扩展目标检测新方法．新方法对积累器的阈值设置进行了改进,使用局部模糊阈值抑制高分辨雷达距离像的噪声散射单元并保持目标散射单元,通过距离维和脉冲维能量积累实现多脉冲积累来提高检测性能．与目前广泛使用的基于散射点分布密度的广义似然比检测方法相比,新方法不需要目标的任何先验信息,易于实现恒虚警检测．实验结果表明: 新方法相对于基于散射点分布密度的广义似然比检测方法的增益提高约2dB,相对于二进制积累的增益提高约4dB．     

关于广义Hadamard矩阵及其对应有向图类的特征

Hadamard矩阵在信号处理方面有重要应用,而Hadamard矩阵是广义Hadamard矩阵的特殊情形.讨论了广义Hadamard矩阵对应简单有向图类的特征及其相互关系;给出了广义Hadamard矩阵对应简单有向图的特征值的性质,从而证明了有向图的邻接矩阵是广义Hadamard矩阵的必要条件,为简单有向图是偶阶的;并得到了广义Hadamard矩阵在Kronecker积下的性质.为区组设计和编码理论提供了一些新的方法,并在信源编码中有重要的应用.     

非线性系统的广义T-S模糊模型的研究

在获得广义T-S模型结构之后,往往通过参数辩识,确定模型参数,这样得到的模型不是最优或次最优的,鉴于这个问题,提出了基于遗传算法搜索广义T-S模型系统最优结构参数的方法,采用二进制编码与实数编码并存的距阵方式,获得最优或次最优模型.仿真结果表明了该方法的有效性,并且模糊规则少,精度高.     

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.     

融合复小波特征和局部二值模式的纹理聚类

为了解决图像检索中聚类问题,对图像作双树旋转复小波变换,再对变换后的系数通过广义高斯模型建模后,计算Kullback-Leibler距离;对图像采用局部二值模式,计算图像之间的对数似然距离.将这2种距离采用事先计算得到的加权因子进行融合得到新的距离.在此距离的基础上构建邻接矩阵,对邻接矩阵采用谱聚类的方法进行聚类运算.实验证明,由于双树旋转复小波变换和局部二值模式之间存在互补性,在聚类过程中将2种特征距离结合起来,能够有效地提高聚类的正确性.