关于若干整数分拆问题

Y．Alavi,A．J．Boals,G．Chartrand,P．ErdSs和O．R．Oellermann提出下面的猜想：已知整数a1,a2,…,ak,满足n≤ai≤2n-2,1≤i≤k,且a1＋a2＋…＋ak=rt（n＋1）／2,则S=（1,2,…,n）包含有k个互不相交子集S1,S2,…,Sk,满足ai=∑（Si）,1≤i≤k。推广该猜想,得到下面的定理：已知整数a1,a2,…,ak,满足ai≥n,1≤i≤k,且a1＋a2＋…＋a4≤n（n＋1）／2,则S={1,2,…,n）包含有k个互不相交子集．S1,S2,…,Sk,满足ai=∑（Si）,1≤i≤k。由此定理易推出K．Ando,S．Gervacio和M．Kano证明的一个主要定理。参考文献中的一个错误同时被更正。     

应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法

结合P-Fibonacci加密算法和模糊归类,提出一种自适应水印新算法.利用P-Fibonacci加密具有良好的均匀性及安全性,将水印图像的像素位置打乱,消除了二维数字水印图像的像素空间相关性,使嵌入水印后的块效应降低.对原始载体图像进行分块,结合人类视觉系统的纹理和照度掩蔽特性,得到纹理模糊函数和各图像子块的归类结果,并自适应地确定水印的嵌入强度.对载体图像的各子块进行离散小波变换(DWT),将经P-Fibonacci加密算法加密后的水印信息重复嵌入各子块DWT域的低频部分.实验结果表明:该算法抗JPE     

关于距离图着色问题一个结果的新证明

利用数论的方法,重新确定了距离图G（Z,D）的圆色数Xc（D）和分式色数Xf（D）,其中D={a,b,a＋b,2（a＋b）}是一个特殊的四元素距离集．     

融合知识图谱的多通道中医辨证模型

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强,提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明,基于中医电子病历数据集,提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%,相比其他网络结构模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。     

Polarimetric Synthetic Aperture Radar Image Classification by a Hybrid Method

Different methods proposed so far for accurate classification of land cover types in polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image are data specific and no general method is available. A novel hybrid framework for this classification was developed in this work. A set of effective features derived from the coherence matrix of polarimetric SAR data was proposed. Constituents of the feature set are wavelet, texture, and nonlinear features. The proposed feature set has a strong discrimination power. A neural network was used as the classification engine in a unique way. By exploiting the speed of the conjugate gradient method and the convergence rate of the Levenberg-Marquardt method (near the optimal point), an overall speed up of the classification procedure was achieved. Principal component analysis (PCA) was used to shrink the dimension of the feature vector without sacrificing much of the classification accuracy. The proposed approach is compared with the maximum likelihood estimator (MLE) based on the complex Wishart distribution and the results show the superiority of the proposed method, with the average classification accuracy by the proposed method (95.4%) higher than that of the MLE (93.77%). Use of PCA to reduce the dimensionality of the feature vector helps reduce the memory requirements and computational cost, thereby enhancing the speed of the process.     

有限变换的指数和周期的图示求法

对X={1,2,3,…,n}上任一有限变换α,首先叙述并证明了α的指数和周期与其分解式中最简变换的指数和周期的关系。然后,证明了α的有向图Γ（α）可能是非连通的,Γ（α）的连通分支Ω是一个等价类,Ω有非空核K（Ω）,且K（Ω）是Ω的唯一循环圈的顶点构成的集合。最后,证明了连通分支和最简变换是一一对应的,实现了利用Γ（α）计算α的指数和周期的目标。     

拟无爪图的性质

讨论了比无爪图更广泛的图——拟无爪图,得到了以下两个结果： (ⅰ)　若图G是拟无爪图,且满足ω(G-S)≤t(G), 则2t(G)=κ(G). (ⅱ) 若图G是拟无爪图,对于任意的控制集D及任意t∈D,至多存在3点u1,u2,u3∈(V-D)满足N(ui)∩D={t}(i=1,2,3), 则γ(G)=i(G),该结果是最好可能的. 以上结果扩展了无爪图的相应结果.     

围长为4的没有某些圈的平面图的3-可选择性

对于图G=(V,E),给G的每一顶点v一个颜色列表L(v),G称为L-可选择的,如果存在G的一个着色f,使得对于任意的uv∈E,都有f(u)≠f(v),而且f(v)∈L(v),对于任意的v∈V(G);G称为k-可选择的,如果G为L-可选择的对于任意的满足L(v)=k的L.本文我们证明围长为4的没有8-,9-和13-圈的平面图是3-可选择的.     

推广的Petersen图的相邻顶点可区分的全染色

图的全染色概念是点染色和边染色的推广,图的所有元素(顶点和边)都将染色且任相邻或关联的元素染色不同.邻点可区分的全染色是在正常全染色的定义上,使得相邻顶点的色集不同.本文给出了推广的Petersen图的相邻顶点可区分的全染色.     

图的度平方和与拉普拉斯谱的关系

对于n个顶点,m条边的简单图来说,当它的非零拉普拉斯谱相同时,它的度平方和取到最小值.