半监督超图正则拉普拉斯降维条件下分类算法广义界分析

研究超图上半监督正则拉普拉斯降维框架下分类算法的统计特征,通过特征空间上的映射算子说明降维后得到的向量较好地逼近原目标向量.利用矩阵迹的特性给出降维条件下分类算法广义界估计值.     

基于ASP．NET减少HTTP图片请求次数的方法研究

网页中引用了大量的外部资源,每个外部资源要求浏览器发送一个HTTP请求来获取资源,HTTP请求占用了网络资源和增加了网页的加载时间。研究比较了几种减少HTTP图片请求次数,提高图片加载效率的方法,得出了在什么应用环境下应如何选择优化方法的结论。     

韧度变种与k-树的连通偶因子

连通偶[2,2s]-因子H是G的连通生成子图，且每个顶点在H中的度属于{2,4,…,2s}.韧度变种用于衡量网络的易受攻击程度，是网络拓扑设计的重要指标.给出图存在连通偶[2,2s]-因子的韧度变种条件，该结论在网络数据传输中有潜在的应用.     

纳米管TUC_4C_8(S)和纳米环TC_4C_8(S)的拓扑指数

化合物、材料和药物的生物化学性质与其分子结构有密切的关联,通过化学拓扑指数的计算可了解化合物的性质.作为一类重要的化学参数,Szeged指数和修改的Szeged指数并广泛用于各类化学与制药学工程应用中.通过边划分方法,给出纳米管TUC_4C_8(S)和纳米环TC4C8(S)的若干基于距离的拓扑指数.     

随机图的Fibonacci数研究

简单介绍了随机图Fibonacci数的由来,给出Lucas数列和Fibonacci数列的关系,将圈图的Fibonacci数转化为Fibonacci数列.证明树的Fibonacci数的上界和下界,并给出各种常见图的Fibonacci数计算公式.     

对一种强前向安全的数字签名方案的分析及改进

针对强前向数字签名分析了密码学方案,对该方案提出了出现的错误,并对前向安全数字签名方案进行了改进。最后对新方案的安全性做了分析。     

非监督特征学习方法在脑电身份识别中的应用

设计并实现了采用非监督特征学习方法对模拟阅读事件相关电位实验中多名受试者脑电信号的特征提取,并对提取的特征向量进行了模式分类.实验中共采集5名受试者脑电信号,每名受试者的特征样本集由其接受模拟阅读靶视觉刺激后100⁴00ms在通道PO3、O1、Oz、O2、PO4、P4、P8、CP6的脑电信号样本组成,各受试者样本集均含400个试次样本.非监督特征学习过程由含6个神经节的BP神经网络完成,后选用支持向量机作为分类器.对比了1试次,2试次、5试次、10试次样本叠加等几种不同情况下采用非监督特征学习方法提取特征的分类正确率.实验结果表明:采用多神经节人工神经网络对5名使用者5试次叠加信号样本提取的特征向量的分类正确率高于90%,显著优于对各单通道时域特征向量的分类正确率,该方法可为以脑电信号为特征的身份识别系统提供一种可行的特征提取方式.     

基于等维新息动态灰色模型在沉降观测中的应用研究

灰色理论模型是采用较少的数据对目标进行预测.随着长期的预测,预测精度会不断的降低.该文研究的内容就是在预测过程中不断引入最新的观测值,建立等维新息的动态灰色模型.结合工程实例,与传统的灰色模型作对比,新模型预测的结果更加优化,精度更高.     

特殊框架下分数(f,n',m)-临界消去图的联结数条件

设G是一个图,若去掉G中的任意n'个顶点的剩余子图仍是分数(f,m)-消去图,则称G是一个分数(f,n',m)-临界消去图.给出在a,b都是偶数的情况下分数(f,n',m)-临界消去图的两个联结数条件,并对条件的最好性进行了分析.     

边列表着色综述

图的边列表着色是一种正常边着色,它要求每条边的颜色在该边所给的列表中.本文对这一问题的研究进行了综述.