区间直觉犹豫模糊集的两种相似测度及其在模式识别中的应用

模糊集的相似测度是模糊集理论的重要组成部分之一,有着广泛的应用.首先给出了基于隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉犹豫模糊集的标准海明距离、标准欧氏距离、广义标准海明距离公式以及它们的加权距离公式.然后提出了基于距离的区间直觉犹豫模糊集相似测度和区间直觉犹豫模糊集的余弦相似度,并给出了公理化证明.两种相似测度均包含了区间直觉犹豫模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度.最后将这两种相似测度应用到基于区间直觉犹豫模糊信息的模式识别中.     

椭圆的切线与法线引出的高次曲线

对椭圆的切线和法线有关的三个轨迹问题展开新的探索,发现了三条优美对称的高次曲线和相关长度、距离公式.     

基于超像素时空特征的视频显著性检测方法

提出一种基于超像素时空特征的视频显著性检测方法。所提方法可对图像进行超像素分割,提取颜色梯度和运动梯度特征,以构建超像素级时空梯度图。用平均加权测地距离来衡量时空梯度图上每一个超像素相对于其邻域的时空显著程度,形成时空显著图。根据时间域上目标运动的连续性,并借助熵的概念来表征运动模式的一致程度,构建运动一致性图。融合时空显著图和运动一致性图,通过自适应阈值处理定位运动目标。实验从可视化分析和定量评估两个方面将所提方法与其他算法进行对比,结果表明所提方法具有较强的抗环境干扰能力,适用于背景纹理复杂或环境随机变化的视频中运动目标的检测,其检测准确率高达92%。     

n维有限射影空间上d~e——析取矩阵的新构作

利用n维有限射影空间上的一些性质,构作了组合群验的数学模型de-析取矩阵,并研究了它的参数和Hamming距离.     

基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构

针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性.     

矩阵代数收敛至球面与非交换度量几何

介绍了Rieffel定义的紧致量子度量空间与量子Gromov-Hausdorff距离和近来Latrémolière定义的量子Gromov-Hausdorff邻距,分别讨论了矩阵代数如何在这两种量子距离下收敛至球面.     

2-距离空间中平方型压缩映象的一个新的耦合公共不动点定理

在2-距离空间的框架下, 利用映象对的ω-相容性条件, 建立了一类新的平方型压缩条件, 讨论了此类映象耦合公共不动点的存在性和唯一性.证明了一个新的耦合公共不动点定理, 也提供了一个有效的例子来支持该文的新结果.该文的结果改善了之前文献中的相关结果.     

两个广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离

在Kullback-Leibler距离的基础上,对Kullback-Leibler距离进行改进,给出了新的Kullback-Leibler距离,并讨论了它的性质.计算了两个不同广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离.推导出伽玛分布、Weibull分布、Rayleigh分布、正态分布、指数分布新的Kullback-Leibler距离.另外在新的KullbackLeibler距离下,还得到digamma函数Ψ(x)=(Γ'(x)/(Γ(x))为单调递增函数.     

拟偏b-距离空间中循环映射的不动点定理

在拟偏b-距离空间中,建立了一类循环映射的不动点定理.结果统一并推广了Fan最近的结果.最后,给出一个例子支持我们的结果.     

区域低碳协同发展评价:京津冀、长三角和珠三角城市群的比较分析

京津冀、长三角和珠三角城市群是中国经济高度发达、最具发展潜力的区域,在低碳发展方面起到引领作用.从经济、资源、环境和绩效的角度构建区域低碳协同发展评价指标体系,采用结合逼近理想解的TOPSIS方法、灰色关联理论和距离协同模型,利用2005~2014年三大城市群50个城市数据实证分析了三大城市群的低碳协同发展程度.结果表明,三大城市群低碳协同发展度整体上呈现上升趋势,其低碳协同程度从高到底依次为长三角、珠三角和京津冀城市群.