凸体的最小Logarithmic函数

为了解决Logarithmic Minkowski问题,已对球面上的任意有限偶Borel测度引入了Logarithmic函数.考虑单位球面上旋转不变概率测度的Logarithmic函数,并考虑它的最小值问题.     

自适应QoS感知的以太网无源光网络节能机制

以太网无源光网络中光网络单元的利用率低,光网络单元休眠能有效提高其能量效率,但用户的服务质量会下降.利用用户具有不同的服务质量,提出一种服务质量感知的节能机制.高优先级数据的光网络单元在确认时隙之外休眠,低优先级数据的光网络单元根据数据到达率自适应地选择休眠参数,从而充分利用不同服务质量具有不同的延迟容忍度.结果表明,所提出的机制能有效减少网络中数据的延迟,从而使网络中用户在满足服务质量要求下能量效率达到最优.     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

Riordan矩阵的两种推广

对Riordan矩阵的概念进行推广,定义两类矩阵序列,并给出了两类矩阵序列对应的A-序列和Z-序列,利用两类矩阵序列讨论一些组合恒等式.     

Hermite-Hadmard不等式的扩张(英文)

著名的Hermite-Hadamard不等式可表述为:设f:[a,b]→R凸函数,则有f(a 2+b)b-1a∫abf(t)dtf(a)+f(b)2.本文给出这个不等式中的f(a 2+b)的最佳下界和(b-a)-1∫abf(t)dt的最佳上界.作为应用,获得了一些涉及两个正数a与b的平均值的不等式.     

基于Contourlet变换的抵抗几何攻击的视频水印算法

如何有效地抵抗几何形变攻击已成为数字水印技术的研究重点之一.提出了一种基于Contourlet变换的能够有效抵抗几何形变攻击的视频水印方案.在水印嵌入方案中,运用平均交流能量(AAE),并使用Contourlet变换的空-频特性嵌入水印.在水印提取方案中,运用了最佳白化滤波器,有效提高了相关检测的性能.大量的实验结果表明,该水印方案在保证视频视觉质量的同时具有很强的抵抗几何形变攻击的能力,对于时间维上的低通滤波、去帧等其他攻击也具有很强的鲁棒性.     

风电机组塔体的雷电暂态计算模型

提出了一种计算风电机组塔体雷击暂态响应的数学模型.该模型将塔体等效为耦合的RLC电网络,利用镜像法推导出了塔体电气参数的计算公式,再通过数值变换将塔体进一步转换为暂态等值计算电路,利用暂态电路分析法求取塔上的暂态响应.为验证该模型的有效性,文中还将数值计算结果与模拟实验结果进行了比较,二者基本吻合.     

Ultrafast polarization optical switch constructed from one-dimensional photonic crystal and its performance analysis

All-optical switch with the ultrafast optical switching rate is a key device in the next generation optical network. In this article, we propose a polarization switch with ps switching time, which is constructed from one-dimensional resonant photonic crystal （1D RPC）. The model of switch operating at 1.5 μm is established based on the optical stark effect （OSE）. We calculate the performance indices of the switch and the influences of errors of periods and refractive index on the performance characteristics.     

基于K-means的二阶段多类SVM分类器

提出了基于K-means的二阶段多类SVM分类方法.该方法分为二个阶段:第一阶段采用K-means聚类,通过抽样精度来提高聚类准确度;第二阶段采用LIBSVM进行分类.通过使用LIBSVM提供的语料进行实验,结果显示比直接使用LIBSVM进行分类准确度提高了9.35%.     

Evaluating Efficiency of Decision Making Units with Network Structures

This paper considers the problem of evaluating efficiency of Decision Making Units （DMUs） with network structures of divisions by the Data Envelopment Analysis （DEA） model. All divisions in the network are under a decentralized authority organiza- tion. That is, each division in a decision making unit has its own authority to adjust its input and output. By incorporating the division operations in the DEA model, we discuss the sufficient and necessary conditions for a DMU to be network efficient in series structure and general structure respectively.