极大3限制边连通二部图的充分条件

设G=(V,E)是一个连通图.称一个边集合S■E是一个k限制边割,如果G-S的每个连通分支至少有k个顶点.称G的所有k限制边割中所含边数最少的边割的基数为G的k限制边连通度,记为λ_k(G).定义ξ_k(G)=min{[X,■]:|X|=k,G[X]连通,■=V(G)\X}.称图G是极大k限制边连通的,如果λ_k(G)=ξ_k(G).本文给出了围长为g>6的极大3限制边连通二部图的充分条件.     

基于位姿图优化的MEMS-INS/GNSS行人融合定位方法

为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

思维导图促进分析化学课堂思政教学的探索——以“酸碱滴定法基本原理”为例

在分析化学课程的教学中,通过充分发掘其中的思政元素,将其与教学内容进行有机结合,达到育人的目的。通过引入思维导图教学法,搭建思政元素与教学内容的桥梁,学生可以快速把握所学知识。通过学生的表现,分析教学效果,存在的问题等,为课堂思政与本科化学教学有机结合提供一定的借鉴。     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

倾斜层中的对流斑图及其临界条件

通过二维流体力学基本方程的数值模拟，探讨了Prandtl(普朗特)数Pr=6.99时，倾斜矩形腔体中的对流斑图和斑图转换的临界条件.根据倾角θ和相对Rayleigh(瑞利)数Ra_r的变化，倾斜矩形腔体中的对流斑图可以分为:单滚动圈对流斑图、充满腔体的多滚动圈对流斑图和过渡阶段的多滚动圈对流斑图.当θ一定时，随着Ra_r的减小，系统由充满腔体的多滚动圈对流斑图过渡到单滚动圈对流斑图.这时，对流振幅A和Nusselt(努塞尔)数Nu随着Ra_r的增加而增加.当Ra_r=9时，随着θ的增加，系统由充满腔体的多滚动圈对流斑图过渡到单滚动圈对流斑图，这时对流振幅A随着θ的增加而减小，Nusselt数Nu随着θ的增加而增加.在θ_c-Ra_r平面上对多滚动圈到单滚动圈对流斑图过渡的模拟结果表明， 在Ra_r=2时, 腔体中没有发现多滚动圈对流斑图.在Ra_r为2.5左右时，腔体中出现多滚动圈到单滚动圈对流斑图的过渡.当多滚动圈到单滚动圈对流斑图过渡的临界倾角θ_c<10°时，θ_{c随着Rar的减小而增加.当θc>10°时，θc随着Rar的增加而增加，在Rar≤5时，θc随着Rar的增加而迅速增加；当Rar>5时，θc随着Rar的增加而缓慢增加.θc与Rarθ的关系与Rar类似}     

Cole-Cole方程参数对细胞介电频谱的影响

为探讨Cole-Cole方程8个参数(Δε1,Δε2,εh,κl,f1,f2,β1,β2)对细胞介电频谱的影响,采用改变单个参数,固定其他参数的方法,观察介电频谱的变化.结果显示:Δε1影响低频介电频谱和Cole-Cole(ε′)图;Δε2影响高频介电频谱、Cole-Cole(ε′)图和Cole-Cole(κ′)图;εh影响ε′(f)、Cole-Cole(ε′)图和tgδ(f);κl对κ′(f)和Cole-Cole(κ′)图有影响;f1影响低频介电频谱;f2影响高频介电频谱;β1影响Cole-Cole(ε′)和tgδ(f);β2对高频介电频谱有影响.可见Cole-Cole方程作为细胞介电频谱的数学模型,其参数变化有规律可循.     

混合正态分布下基于斜线截断的稳健似然比累积和控制图北大核心CSCD

累积和控制图主要用于对正态分布过程中均值的中小漂移的检测,但是对厚尾分布过程监测并不稳定.MacEachern等(2007)提出了用于监测厚尾分布过程的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图.文章主要研究RLCUSUM控制图的性质,包括可控平均运行长度关于控制限的性质和过程失控时不同真实均值对平均运行长度的影响等,并提出了对于对数似然比函数进行斜线截断的方式,同时分析总结了不同污染程度的混合正态分布下各种截断方式得到的RLCUSUM控制图的适用情况.     

两类图的(d,1)-全标号

主要讨论了W_n与C_m的笛卡尔积和均衡完全r-部图K_r(n)的(d,1)-全标号,并得出了(d,1)-全数λ_d~T(W_n□C_m)和λ_d~T(K_(r(n)))的确切值.