一类分数阶混沌系统的自适应同步

针对一类分数阶混沌系统的同步问题,基于分数阶系统的类Lyapunov稳定性理论,设计了一种新的自适应同步控制器以及控制增益系数自适应律.与现有结果相比,该方法具有控制器结构简单、控制代价小以及通用性强等特点,可适用于大部分典型的分数阶混沌系统.最后,数值仿真结果验证了所提方法运用于分数阶混沌系统同步研究的有效性.     

基于簇相似度的网络社团结构探测算法

社团结构对复杂系统的结构特性和动力学特性有重要影响.提出了一个度量社团相似度的模型,称为簇相似度.该模型能够度量两个社团的相似度大小,为研究社团间的作用机制提供帮助.而且基于该模型,设计了一个社团划分算法.算法采用层次聚类的思想,每次合并两个相似度最大的社团,并通过一个评价函数选择最优社团划分.数值实验以及与CNM,GN,EigenMod等主流算法做比较,表明本算法的精度和效率都比较高,尤其对于边密度较高的网络,性能非常理想.     

基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法

针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD(Singular Value Decomposition)和残差比(Residual Ratio Iteration Termination)的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)图像稀疏分解去噪算法。该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示。然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪。实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息。     

DC分式规划问题的最优性条件(英文)

本文主要研究约束DC分式规划问题.通过借助共轭函数上图的性质,首先讨论了约束DC分式规划问题的全局最优解和局部最优解的必要条件或充分条件.作为应用,还阐明了许多关于优化问题的结果可以作为本文的特殊情况.