广义伪Ricci对称Sasakian流形

Chaki引入了非平坦黎曼流形(M^n,g)(n≥2)，并称之为伪Ricci对称流形，记为(PRS)n，在此基础上Chaki和Koley定义了一类非平坦黎曼流形，并称为广义伪Ricci对称流形，记为G(PRS)n。讨论了广义Ricci对称Sasakian流形，证明了如果向量场ρ,λ和μ中任意2个正交于ξ，则第3个也正交于ξ。另外计算了广义伪Ricci对称Sasakian流形的数量曲率的值。     

正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

伪t-模与L-关系方程的解集

研究了sup T类与inf I类方程的解结构 ,并在特定条件下分别给出了它们的解集 ,其中L为完备Brouwer格 .T为无穷∨ 分配伪t 模 ,I是无穷∧ 分配蕴涵算子 ,I =I(T) .     

Composite Chaotic Pseudo-Random Sequence Encryption Algorithm for Compressed Video

Stream cryptosystems, which implement encryption by selecting parts of the block data and header information of the compressed video stream, achieve good real-time encryption with high flexibility. Chaotic random number generator-based approaches, for example, logistics maps, are comparatively promising approachs, but are vulnerable to attacks by nonlinear dynamic forecasting. A composite chaotic cryptography scheme was developed to encrypt the compressed video with the logistics map with a Z(2^31-1) field linear congruential algorithm to strengthen the security of the mono-chaotic cryptography. The scheme maintained real-time performance and flexibility of the chaotic sequence cryptography. The scheme also integrated asymmetrical public-key cryptography and encryption and identity authentification of control parameters at the initialization phase. Encryption is performed in a layered scheme based on the importance of the data in a compressed video stream. The composite chaotic cryptography scheme has the advantage that the value and updating frequency of the control parameters can be changed online to satisfy the network requirements and the processor capability, as well as the security requirements. Cryptanalysis shows that the scheme guarantees robust security, provides good real-time performance, and has flexible implementation. Statistical evaluations and tests verify that the scheme is effective.     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

伪脐子流形的两个Pinching定理

设Mn+p+q2是n+p+q维拟常曲率的黎曼流形,Mn+p1(c1)为Mn+p+q2中的n+p维常曲率为c1的子流形,Mn为Mn+p1(c1)中具有平行平均曲率向量的紧致伪脐子流形,给出了Mn是Mn+p1(c1)的全脐子流形的几个充分条件.     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

关于局部对称空间的几个Pinching定理

研究了局部对称空间中具有平行平均曲率向量的紧致伪脐子流形,利用活动标架法和Hopf极大值原理讨论了子流形的Pinching问题,即估算子流形第二基本形式模长的平方的Laplacian,再对截面曲率和Ricci曲率加以某种限制,得到这类子流形成为全脐子流形的几个拼挤定理.     

伪双曲方程一个非协调混合元方法超收敛分析

基于非协调EQrot1元和零阶R-T元针对伪双曲方程,建立了一个自然满足B-B条件的非协调低阶混合元逼近格式.借助单元插值算子的特殊性质、导数转移技巧和插值后处理技术,在半离散格式下给出了原始变量在H1-模和中间变量在L2-模意义下的O(h2)阶超逼近性与整体超收敛结果.同时,对于一个二阶全离散格式得到了原始变量H1-模的O(h2+τ2)超逼近性和中间变量L2-模的O(h+τ2)最优误差估计.