利用本征正交分解的非线性Galerkin降维方法

提出了一种利用本征正交分解(POD)的非线性Galerkin方法,用于复杂流体动力系统的低维建模.该方法将满足流场边界条件的正交基(POD模态)张成的完备空间分解为有限维(低阶模态)子空间和无限维(高阶模态)子空间,并采用近似惯性流形逼近高阶模态和低阶模态的作用关系,用低阶分量来表示高阶分量,将无穷维流体动力系统降维成有限维动力系统.以雷诺数为200、攻角为20°时的NACA0012翼型绕流流动问题为例进行了低维建模分析,结果表明:由于考虑了高阶模态的影响,且不改变原系统的拓扑结构,因此该降维方法能够用较少的模态数来获得准确的动力学描述,弥补了传统POD降维方法由于忽略高阶模态影响而出现的不足,由此验证了该方法的有效性.     

基于NMF技术探寻早期AD基因表达调控网络

利用非负矩阵分解(NMF)技术,依据加强算法的稀疏性对患早期阿尔茨海默症(AD)样本的基因表达数据进行分析,提取对疾病早期诊断具有重要意义的显著基因,样本分类实验结果证明了算法的有效性.在此基础上,结合与炎症反应有重要关系的NF-κB等基因初步建立了与早期AD密切相关的基因表达调控网络结构图,为AD致病机理的探询、早期诊断与治疗等提供了有益的途径和方法.     

基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模

针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).     

通用多边形覆盖算法及图形分解软件

通用多边形覆盖算法及图形分解软件袁为民（南洋信息与控制工程公司）关键词算法，多边形覆盖，掩膜图形分解中留法分类号ＴＰ３１７１文献回顾和算法简述针对集成工艺中所涉及的掩膜图形的多样性和复杂性，本文提出一种通用性较强的多边形覆盖算法，并已实现为图形分解软...     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型.本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数.在两个真实的LBSNs...     

行(列)反对称矩阵的QR分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)反对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果,给出了行(列)反对称矩阵的QR分解的公式,它们可极大地减少行(列)反对称矩阵的QR分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度.     

一种基于特征值分解的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术.传统的LMMSE算法涉及到自相关矩阵的逆运算,算法复杂度较高,时间开销较大.本文提出的算法首先对信道频率响应的自相关矩阵进行降维,再进行特征值分解,避免了求解逆矩阵,算法复杂度较低.仿真实验对信噪比、均方误差、误码率性能进行了分析,结果表明提出的算法在保证了系统良好性能的基础上,有效地降低了运算的复杂度.     

TSP的一个多项式近似算法

给出了TSP的一个多项式近似算法,其运算量为O(n3).     

基于大整数素因子分解困难性的RSA密码体系研究

本文首先介绍了公钥密码的基本思想,进而主要介绍整数分解问题的基本概念和典型算法,并在此基础上,运用数论和代数的方法对RSA密码体系进行研究,分析其基本原理和安全性。重点研究了对这种公钥密码体系的几种攻击以及应对这写攻击的方法。     

基于特征空间投影的SAR图像快速分割算法

文中改进了一种基于投影的快速有效的SAR图像分割算法。首先,提出加权K-L变换,给算法提供了理论支持。继而,给出一种新的正交向量的求解算法,选择出了合适的参考子空间。通过把图像投影到参考子空间,把多维图像数据变换成一维投影长度。基于仿真和实测数据的实验验证了该算法的有效性。