伽罗瓦环上的一类No序列的构造

近年来,伽罗瓦环上的序列理论成为人们研究的热点问题.有限域上的No序列是一类伪随机序列,它在序列密码中占具十分重要的角色.本文利用伽罗瓦环上的置换,构造了伽罗瓦环Z_(p~e)上的一类新的No序列,并且研究了其线性复杂度.研究的结果表明此类No序列具有相当大的线性复杂度.     

类康托序列的k-Abelian复杂度（英文）

本文研究类康托序列c的k-abelian复杂度问题,其中序列c为代换σ:1→10^l1,0→0^l+2的以1开始的不动点.对任意的k=l,…,l,我们证明若u,v是c的两个因子且它们的长为k的前后缀分别相同,则u,v是(k+1)-abelian等价当且仅当u,v是k-abelian等价的.进一步,我们证明类康托序列c的abelian复杂度和2-abelian复杂度均为(l+2)-正则的.     

基于t分布的自适应花授粉算法

花授粉算法是一种新型启发式优化算法,算法存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等缺陷,为了进一步提高花授粉算法的寻优性能,在异花授粉过程中引入t分布变异算子,提出了一种基于t分布的自适应花授粉算法(tFPA).通过7个标准测试函数进行测试比较,并对改进算法的时间复杂度进行分析,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,其寻优速度、寻优精度以及鲁棒性均有很大程度的改善.     

有限域上一类高斯正规基复杂度的准确计算公式

通过刻画有限域上分圆数的性质,给出了有限域上一类高斯正规基复杂度的准确计算公式.进而证明了有限域F_(q~n)在F_q上的7型高斯正规基满足所给条件当且仅当n≠4.     

相机位姿估计的加速正交迭代算法

面对需要实时计算的相机位姿估计问题,针对经典的广泛应用的正交迭代算法,提出了一种加速正交迭代算法。其关键思想是将每一次迭代过程规整化,从而提炼出每一次迭代的重复计算,若将此重复计算在迭代开始前提前计算,则可以大幅度的减少迭代过程中的计算量,使得每一次迭代的计算复杂度从O(n)降低为O(1)。因此,可以在更短的时间内迭代更多的次数,从而获得更高的精度。进行了对比实验,结果显示本加速算法计算精度更高,速度更快。并通过实验提出了选择稳健n点透视(RPn P)计算初值,再使用加速正交迭代算法进行迭代运算的方法,在控制点不多的情况下,是一种精度接近最大似然估计,计算速度最快的算法。     

基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则

提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题. 同时, 这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息, 从而对红外图像进行性能最佳滤波. 首先, 生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合, 获得包含仿真目标及真实红外背景的图像. 然后, 在不同高斯滤波尺度下对图像滤波, 并计算滤波后仿真目标的信噪比. 最后, 取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度, 使用该尺度可评价红外图像的复杂度. 另外, 本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度, 得出最佳滤波尺度的数学表达式. 大量实验表明: 1) 本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合. 2) 这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多. 并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度, 可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标. 3) 仿真目标尺度越大, 最佳滤波尺度也会相应增大. 因此, 在评价图像复杂度时, 应使用相同尺度的仿真目标, 不同图像之间才具备可比性. 同时, 最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关. 4) 本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现. 5) 本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度, 并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变.     

线性规划的σj迭代计算方法

本提出并证明了求解线性规划（LP）的单纯形法中检验数（σj）的迭代计算方法的定理，由此定理得到的迭代计算方法比传统的按定义式计算法的渐近时间复杂度降了一级，同时简化了计算过程并提高了计算效率。     

线性方程组分级行处理法贪心方法

给出在分布式存储的MIMD树机模型上求解任意相容性线性方程组的分级行处理法贪心方法，证明算法收敛并分析算法的通信复杂度。     

Smash积的复杂度

给定任意一个有限维代数A,记其复杂度为C（A）.本文的主要结果是：如果有限维Hopf代数H和H是半单的,则对任意有限维H-模代数A,有C（A#H）=C（A）.利用此等式,可以计算一些代数的复杂度.