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.     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

张量的一个新S-型特征值定位集及其应用

通过分裂集合N={1,2,…,n}为子集S及其补集S得到张量的一个比文献中Qi和Li等给出的定位集更小的新S-型特征值定位集,并由该定位集得到了张量正定性判定的一个充分条件和非负张量谱半径的一个更优上界.     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.     

空间外差光谱仪光谱降噪方法研究

空间外差光谱仪是一种新式的超高分辨率光谱仪，可用于大气监测、卫星遥感等领域。为了减少空间外差光谱信号中的噪声，提出基于提升小波变换结合中值滤波方法来实现信号的降噪。改进的提升小波变换融合了一种双因子的阈值函数、分层阈值选取。与小波变换的软、硬阈值对比发现，它能提取空间外差光谱，减小峰宽和保留重要的细节特征，降噪效果优于小波变换的软、硬阈值法。最后用信噪比和均方误差两项定量指标来衡量算法的效果。实验结果表明:该算法比软阈值法在处理氙灯和积分球时信噪比提高了24.6%和31%，均方误差减少了43.2%和51.5%；与硬阈值法相比信噪比提高了21.5%和30.6%，均方误差减少了40.2%和51.2%。因此，算法在空间外差光谱降噪方面具有可行性。     

基于Vague集的理想解和灰色关联结合的决策方法及应用

针对当前应用Vague集在解决多指标决策问题时存有的不足,提出一种基于Vague集的理想解与灰色关联结合的新决策方法.决策方法充分利用了Vague集强大的模糊信息表达能力,并将理想解法与灰色关联法进行有机结合,实现从位置和曲线形状两方面来更全面地反映备选方案与理想解的关系.最后,通过一个并购中目标企业选择的示例说明方法的应用过程,并验证了方法的可行性和实用性.     

多级离散小波变换的高效超大规模集成架构

设计了一种单时钟域内低级展开、高级折叠的多级离散小波变换架构;采用横向三输入扫描方式,基于9/7离散小波变换提升算法,设计第1级离散小波变换模块;根据第2级离散小波变换的时钟周期与有效输入数据之比,设计半折叠的第2级离散小波变换模块;将第3级及更高级的离散小波变换的架构折叠到第2级离散小波变换架构上,从而降低了硬件资源的消耗。结果表明:对于大小为512 pixel×512 pixel的经3级离散小波变换处理的输入图像,所提架构的硬件效率比其他现有架构提高了57.1%以上。     

稀有气体二聚体基准集NgD×15构建及其对DFT方法的评价

基准集是训练和评价量子化学计算方法的重要工具,稀有气体二聚体Ng_2作为重要的弱色散体系,目前为止仍没有一个较为完整、精确的基准集,最近Head Gordon研究组发表MGCD84数据库时,其RG10基准集仍沿用了Tang-Toennies经验势.本文首先以He_2为例,证明了在CCSD(T)水平,使用中点键函数{6s6p6d3f2g1h}的aug-cc-pV5Z基组收敛性;并在CCSD(T)/aug-cc-pV5Z-{6s6p6d3f2g1h}水平下,经BSSE均衡校正后,获得了He_2至Rn_2全部同核稀有气体二聚体的15点相互作用势,构建了NgD×15基准集.并以此为标准,重新评价了目前常用的DFT的非局域和色散校正方法.总体上,非局域校正的精度较D3色散校正高,ωB97X-V及ωB97X-rV两种方法是该体系最优性价比的DFT-NL方法.     

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。