An Improved S-Random Interleaver Design for Turbo Code Based on Chaos Model

A new method to design interleaver based on Henon chaos model is presented. The designed interleaver is with rather random behavior. Experimental results show that the proposed S-henon interleaver make a magnitude of im provement in bit error rate （BER） performance by 0.4 dB compared with the S-random interleaver for AWGN channel respectively. The S-henon interleaver may be adapted to 3G mobile communication systems.     

一类优美有向图的充要条件

研究了由恰有一个公共顶点的有向回路→／Ｃｍ和→／Ｃｎ（ｍ，ｎ≥３）组成的有向图→／Ｗｍ，ｎ的优美性，给出了→／Ｗｍ，ｎ是优美有向图的充要条件。     

汉英颜色词及其文化内涵比较

汉英语言中的颜色词在构成形式上有很多共同性。但这些颜色词的化内涵却因化背景的差异而有所不同。掌握这些颜色词及其化内涵，既是我们学习、研究汉英两种语言的需要，也是我们学习、研究中西化的需要。     

废旧塑料种类鉴别方法的探讨

随着高分子材料工业的发展，塑料制品的应用日益广泛，它应用于各个领域，已成为人们日常生活中不可缺少的重要组成部分，全世界的塑料制品产量已超过1亿。因此，使用后产生的混合废旧塑料也日益增多，仅美国、日本、欧共体每年倾倒的塑料垃圾就高达2400万吨，如此庞大的废塑料对生态环境构成严重威胁。为了保护人类居住的生态环境，如何处理废旧塑料是人们一直关注的问题。目前，各国对废旧塑料的处理，除集中焚烧、填埋外，最重要的是回收废旧塑料加以利用和发展可降解塑料。     

模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

组合合成阵的不可约性

本文讨论了布尔矩阵的组合合成的基本性质,用图论方法找出了２级组合合成阵为不可约的一些充分条件。     

基于图搜索算法的探讨

讨论了图搜索的非启发式和启发式算法,着重分析了它们各自的复杂性、优缺点及其相互关系,提出了改进要点．这对于如何选用一个合适的搜索算法是十分有益的．     

最小度为3k／2—1（k为偶数）的k连通图的可收缩边

最小度δ（Ｇ）＝３ｋ／２－１（ｋ为偶数）的ｋ连通图Ｇ至少有｜Ｇ｜＋５（ｋ＾２－１０ｋ）／４条可收缩边,且当｜Ｇ｜是ｋ的整数倍时,这一界是最好的。