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1.
In the game of cops and robber, the cops try to capture a robber moving on the vertices of the graph. The minimum number of cops required to win on a given graph G is called the cop number of G. The biggest open conjecture in this area is the one of Meyniel, which asserts that for some absolute constant C, the cop number of every connected graph G is at most . In a separate paper, we showed that Meyniel's conjecture holds asymptotically almost surely for the binomial random graph. The result was obtained by showing that the conjecture holds for a general class of graphs with some specific expansion‐type properties. In this paper, this deterministic result is used to show that the conjecture holds asymptotically almost surely for random d‐regular graphs when d = d(n) ≥ 3.  相似文献   
2.
李恒建  张家树  陈怀新 《光子学报》2014,38(11):3009-3015
提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.  相似文献   
3.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。  相似文献   
4.
Orthogonal multi-matching pursuit(OMMP)is a natural extension of orthogonal matching pursuit(OMP)in the sense that N(N≥1)indices are selected per iteration instead of 1.In this paper,the theoretical performance of OMMP under the restricted isometry property(RIP)is presented.We demonstrate that OMMP can exactly recover any K-sparse signal from fewer observations y=φx,provided that the sampling matrixφsatisfiesδKN-N+1+(K/N)~(1/2)θKN-N+1,N1.Moreover,the performance of OMMP for support recovery from noisy observations is also discussed.It is shown that,for l_2 bounded and l_∞bounded noisy cases,OMMP can recover the true support of any K-sparse signal under conditions on the restricted isometry property of the sampling matrixφand the minimum magnitude of the nonzero components of the signal.  相似文献   
5.
为了处理图像、计算机视觉和生物信息等领域中广泛存在的稀疏大噪声和高斯噪声问题,提出了一种利用交替方向最小化思想求解主成分追求松弛模型的泰勒展开交替最小化算法(TEAM).采用推广泰勒展开和收缩算子等技术推导出低秩矩阵和稀疏大噪声矩阵的迭代方向矩阵,加入连续技术提高算法的收敛速率,设计出TEAM算法的求解步骤.实验中,将TEAM算法与该领域的顶级算法作分析对比.结果表明,TEAM算法时间优势明显,误差优势略好.  相似文献   
6.
7.
应用CS理论实现同步采样压缩成像   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了减轻图像数据存储负担,实现图像在网络上的快速传输和实时处理,对一种新的压缩传感(CS)理论进行了研究。介绍了压缩传感理论的主要思想和基于压缩传感理论的光学成像系统,给出了一种新型图像重建算法—和谐正交匹配追踪算法,并进行了相应的模拟实验。实验结果显示,该成像机制可同步完成图像的采样与数据压缩,同时可获得良好的图像重建效果。由于该方法所要传输的信号数据量较小,所以十分有利于远距离的图像传输。  相似文献   
8.
9.
着眼于企业高管团队战略协同系统所蕴含的学术与实践价值,研究系统效能重于高管团队自身的作为,关注系统优化则更重于传统模式下高管团队的内部建设.本文首先探究了高管团队与企业战略的协同机理;然后将基于实码加速遗传算法的投影寻踪分类模型技术引入子系统及子系统序参量的权重计算和有序度评价,提出了新的协同度评价方法,建立了高管团队的战略协同度评价模型;应用该模型对S企业进行了实例研究,印证了模型的可操作性.企业高管团队的战略协同度评价结果有助于识别具体企业高管团队战略协同进程中的制约要素,从而有针对性地提出优化对策.  相似文献   
10.
水资源短缺风险因子的筛选模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
水资源短缺评价首先需要确定指标体系,投影寻踪模型与灰色关联度法相结合,可以有效地筛选出水资源短缺风险因子,为进一步进行风险评价奠定了基础,同时也为制定风险的防范措施和对策提供了理论依据.综合应用这两种模型,对北京市2001~2009年的水资源短缺风险进行研究,结果表明:降水量、日照时数、雨日数、单位GDP污水排放量、人均GDP、工业总产值占有率、污水处理率和水循环使用率这8个指标是北京市水资源短缺的主要风险因子.  相似文献   
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