模糊强半不定与上半不定映射

在［１］的基础上；我们引入并研究了模糊拓扑空间之间强于半不定映射的两类新形式，并用模糊半重域、半θ闭包、半δ闭包对其进行了刻划。最后讨论了他们与其它有关映射间的联系。     

S盒变换规则融合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法研究

由于当前的基于混沌映射的图像加密算法存在瞬态效应,且在像素扩散阶段都没有使用完整的随机密码序列,从而降低了加密系统的安全性,无法抵御各类明文与密文攻击。对此,设计了一个完整的随机密码序列和新的雅克比椭圆映射,并定义了一个S盒变换规则;构造了预混淆-混淆-扩散结构,提出了S盒变换规则耦合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法。首先利用S盒变换规则对初始图像进行预混淆;再根据Logistic混沌映射与代数变换模型所生成的外部密钥迭代雅克比椭圆混沌映射,以消除瞬态效应;改变初始外部密钥,再次迭代雅克比椭圆混沌映射,用序列修正函数对迭代得到的伪随机序列进行修正,产生的新序列在混淆机制下改变预混淆图像像素值;根据密钥流机制和新序列来设计一个完整的随机密码序列,对混淆像素进行扩散。在MATLAB仿真平台上测试结果表明:该算法高度安全,拥有很强的密钥敏感性,密钥空间巨大。     

关于Erdoes猜想的证明

文章对Erdoes猜想中正整数n的值进行分类．除了n为4m-3（m=6R＋1）形的奇数外，逐类直接给出了具体表示。对于n为4m-3形的奇数，文章采用命题转化法及反证法．并用自变量与函数值的一一对应关系证明了Erdoes猜想成立。     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力．     

W-空间上自映射族的唯一公共不动点

 首先引进一个新的空间,然后在该空间上讨论了具有反交换的映射族的唯一公共不动点的存在问题.所得结论推广和改进了一些相应结果.     

可分Banach空间的supercyclic子空间

考虑B(X)上的算子范数拓扑和强算子拓扑,讨论了的左乘映射与supercyclic算子T在超循环性上存在的一些关系,并给出了T的supercyclic子空间存在的充分条件。     

基于图的邻接分割的虚拟网络映射算法

针对大规模虚拟网络映射算法映射效率低、在映射节点和链路时易引起网络分割等问题,提出了一种图的邻接分割方法,将虚拟网络分割为多个邻接的星型结构,以简化虚拟网络映射规模;建立了一种节点和链路的资源匹配模型,使节点映射能适应链路资源分布状态、链路映射能匹配节点可用资源大小,从而协调完成节点和链路映射操作,解决节点、链路的映射协调性差以及网络资源分配不匹配等问题.仿真实验结果表明,所提出的算法降低了虚拟链路的映射路径长度,提高了虚拟网络映射效率和负载均衡性能,获得了较高的虚拟网络请求接受率.     

基于内存地址映射的并行交织器的改进算法

为了使具有高吞吐量特性的并行Turbo码译码得到应用,提出了并行无冲突交织器的数学模型,并由它得到一种改进的内存地址映射(IMM)方案,此方案能快捷高效地将传统的交织器变为并行交织器。仿真结果表明,相比传统的内存地址映射(MM)方案和优化的内存地址映射(OPMM)方案,IMM方案更加快速高效。在执行效率方面,IMM的效率比MM和OPMM分别提高了约96%和16%;在延时方面,IMM的延时比MM和OPMM分别降低至1/129和1/10。     

广义凸集值向量优化问题的弱有效解

在序线性拓扑空间中定义了广义凸集值映射．引进了相对内部．应用凸集分离定理建立了一个广义凸集值映射的择一性定理．运用此定理获得了弱有效解意义下的集值向量优化问题的最优性条件．     

面向园区管理的资源分析应用平台

针对制造园区生产建设服务过程中生产要素的能力约束与资源需求间供求不匹配的问题,提出面向制造园区日常生产服务管理的资源分析应用平台,建立依据生产所需关键资源要素将宏观生产任务自上而下展开的生产计划多粒度分解模型.首先,给出了一个生产计划的分解过程,采用BP (back propagation)神经网络算法实现计划到资源的...