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1.
主要研究了复数域上的特殊线性李超代数sl(m,n)的型心与拟型心,其中m+n=4.应用解线性方程组的方法,完全确定了这些李超代数型心和拟型心的矩阵表示.  相似文献   
2.
蛋白质是一切生命体的物质基础,是生命活动的主要承担者,参与各种生理功能的调节。设计具有特定功能的蛋白质在蛋白质工程、生物医药、材料科学等领域具有重要意义。蛋白质序列设计的目标是设计能够折叠成期望结构并具有相应功能的氨基酸序列,是所有理性蛋白质工程的核心问题,具有极其重要的研究和应用潜力。随着蛋白质序列数据的指数型增长和深度学习技术的快速发展,生成模型越来越多地被应用于蛋白质序列设计。本文简要介绍了蛋白质序列设计的重要意义和主要方法,概述了应用于蛋白质序列设计的主要生成模型,介绍了近年来生成模型在蛋白质序列表示、生成和优化方面的最新研究和应用现状,并对未来的发展方向进行讨论与展望。  相似文献   
3.
考虑具有导子的李三系.由李三系和一个导子称为LietsDer对.定义系数在表示中的LietsDer对的上同调理论.研究LietsDer对的中心扩张.接下来,将形变理论推广到由李三系和导子构成LietsDer对上,它由带有系数的LietsDer对的上同调所支配.  相似文献   
4.
一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.  相似文献   
5.
考虑正规Bihom-Lie代数(L,[?,?]?,α,β)的平凡表示, 给出了平凡表示对应的上边缘算子d; 证明了该算子的相关性质; 得到: 正规Bihom-Lie 代数(L,[?,?]?,α,β)L*上的算子d之间存在一一对应关系。  相似文献   
6.
李非燕  霍宏涛  李静  白杰 《光学学报》2019,39(5):343-351
为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。  相似文献   
7.
微分特征列法用于拟微分算子和非线性发展方程Lax表示的计算.首先,利用微分特征列法和微分带余除法计算拟微分算子的逆和方根,由于不必求解常微分方程组,并将解代入,因此,使得计算得以简化.其次,利用微分特征列法,约化从广义Lax方程和Zakharov-Shabat推出的非线性偏微分方程,并得到相应的非线性发展方程.在Mathematica计算机代数系统上,编写了相关程序,从而可以利用计算机辅助完成一些非线性发展方程Lax表示的计算.  相似文献   
8.
基于微分特征列法和微分带余除法,给出了利用拟微分算子构造非线性发展方程1+1维和2+1维Lax表示的新算法.新算法减少了运算步骤,简化了计算过程,是微分特征列法在可积系统领域一个新的应用.  相似文献   
9.
基于稀疏表示和特征加权的离格双耳声源定位*   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
基于头相关传递函数数据库的传统双耳声源定位方法的定位角度往往被限定在头相关传递函数数据库的离散测量点上。当头相关传递函数数据库的测量方位角间隔较大时,这类算法的性能会显著下降,这就是典型的离格问题。该文提出了基于加权宽带稀疏贝叶斯学习的离格双耳声源定位算法。首先该算法建立离格双耳信号的稀疏表示模型,然后利用双耳相干与扩散能量比特征对各个频点进行加权以降低噪声和混响的影响,最后通过加权宽带稀疏贝叶斯学习方法估计离格声源的方位角。实验结果表明,该算法在各种复杂的声学环境下都有着较高的定位精度和鲁棒性,特别是提高了离格条件下的声源定位性能。  相似文献   
10.
旨在探索感染不同等级赤霉病的小麦中主要成分含量变化引起的傅里叶中红外光谱信息响应,并结合模式识别方法实现基于傅里叶变换中红外光谱的小麦赤霉病等级无损检测。以感染不同等级赤霉病小麦为研究对象,在4 000~400 cm-1波数范围内采集95个小麦样本的傅里叶中红外光谱数据,利用载荷系数法(XLW)与随机森林算法(RF)分析选取小麦样本傅里叶中红外光谱中的敏感波长,利用稀疏表示分类(SRC)算法建模识别小麦感染赤霉病等级。结果表明:XLW算法和RF算法选择的特征波长作为定性分析模型的输入时模型鉴别准确率与全波段光谱数据作输入时均达90%以上,特征波长提取算法可以有效简化模型并提高效率。RF-SRC模型鉴别效果最好,建模集鉴别准确率达97%,测试集鉴别准确率达96%。小麦感染赤霉病等级的不同会引起小麦中水分、淀粉、纤维素、可溶性氮素、蛋白质、脂肪等物质含量的变化,采用RF算法选择的特征波长均反映了这些物质所对应的傅里叶中红外光谱透射光谱特征的差异,结合SRC模型进行小麦赤霉病等级鉴别可达到最好的鉴别效果。因此,利用傅里叶中红外光谱技术结合模式识别方法对小麦赤霉病等级鉴别是可行的,解释了傅里叶中红外光谱技术检测小麦赤霉病等级的机理。  相似文献   
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