复映射族z~(-2)+c广义M集的标度性质

在复映射 f(z,c) =z-2 +c的广义Mandelbrot集中 ,发现了主周期芽苞的标度规律·用符号动力学中的方法对其做了研究 ,给出了主周期芽苞字的规律 ,及字相应的提升方程 ,通过解字提升方程 ,给出了任意精确常数 μ的算法 ,通过大量的计算机计算得到了一个常数 μ =1 ·标度常数为 1的情况在复映射的标度常数研究中为首次发现·提出了常数 μ普遍存在于一般有理迭代的广义Mandelbrot集中的猜想     

LTE-V下基于深度强化学习的基站选择算法

针对长期演进车辆(long term evolution-vehicle, LTE-V)下的车辆随机竞争接入网络容易造成网络拥塞的问题,提出基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)为LTE-V下的车辆接入最佳基站(evolved node B,eNB)的选择算法。使用LTE核心网中移动管理单元(mobility management entity,MME)作为代理,同时考虑网络侧负载与接收端接收速率,完成车辆与eNB的匹配问题,降低网络拥塞概率,减少网络时延。使用竞争双重深度Q网络(dueling-double deep Q-network,D-DDQN)来拟合目标动作-估值函数(action-value function,AVF),完成高维状态输入低维动作输出的转化。仿真表明,D-DDQN训练完成参数收敛后,LTE-V网络拥塞概率大幅下降,整体性能有较大提升。     

基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究

给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.     

复映射f(z;c)=z~(-2)+c倍周期芽苞Julia集的标度性

利用逃逸时间算法绘制了复映射f(z,c)=z-2+c倍周期超吸引点处Julia集的分形图,指出M集与J集之间的紧密联系·通过大量试验,得到了构造任意倍周期超吸引点处符号序列的一个规律,由此规律提出一种构造字提升方程的算法,并利用该算法获得了主轴上超吸引点的精确解以及Julia集的不动点·研究发现Julia集存在两个普适常数,并通过试验在非主轴上验证了普适常数的正确性·     

去蜂窝大规模MIMO系统功率控制算法

针对移动通信流量需求持续增长的需求, 同时考虑用户接入点选择和下行功率控制, 对去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的用户体验进行优化。基于最大信号干扰加噪声比, 为每个用户选择有效的服务接入点子集。在此基础上, 针对为不同优先级用户提供不同服务质量的目标, 建立长期功率约束下的下行链路加权功率控制优化问题模型。将该问题转化为凸优化问题, 求解得出一组优化的下行链路功率控制系数。算法经仿真验证, 能将去蜂窝大规模MIMO系统的95%用户频谱效率提升约11倍, 同时有效提升高优先级用户的体验, 对于去蜂窝大规模MIMO系统的研究具有一定参考意义。     

Drifting model approach to modeling based on weighted support vector machines

This paper proposes a novel drifting modeling (DM) method. Briefly, we first employ an improved SVMs algorithm named weighted support vector machines (W_SVMs), which is suitable for locally learning, and then the DM method using the algorithm is proposed. By applying the proposed modeling method to Fluidized Catalytic Cracking Unit (FCCU), the simulation results show that the property of this proposed approach is superior to global modeling method based on standard SVMs.     

复映射z←z~(-2)+c广义M集倍周期芽苞标度性

研究了复映射 f(z,c) =z-2 +c所产生的广义M集 ,利用周期分类法绘制了广义M集的分形图 ,分析了M集周期芽苞及倍周期芽苞在主轴上同分岔图的对应关系·从分岔图入手 ,通过大量计算机数学试验 ,发现了主轴上倍周期芽苞在超吸引点处符号序列的排列规律 ,给出了构造任意倍周期芽苞字提升方程的一个算法·利用二分法解字提升方程 ,得到主轴上各倍周期芽苞的超吸引点 ,发现M集倍周期芽苞在主轴上存在一个普适常数δ ,并在非主轴上进行了验证·深刻揭示了分形的自相似本质 ,为进一步研究分形的精细结构提供了有力的帮助     

复映射族f(z;c)=z~(-2)+c的Julia集

给出了周期点分类构造Julia集的算法,克服用逃逸时间算法和反函数迭代法构造复映射族f(z,c)=z-2+cJulia集收敛不均匀的问题·研究了z-2+c不同参数对应Julia集的拓扑结构的演变规律,发现了不同性质的周期芽苞的点对应的Julia集的不同属性,给出了通过Julia集判断参数类型和通过参数位置预知Julia集拓扑结构的方法·提出了关于Julia集的连通性的一个猜想,并用大量计算机实验支持了这一猜想·     

基于误差阈值的分形图像压缩

对简库恩的基本分形图像压缩算法进行了改进·从减少不必要的计算量入手,提出基于误差阈值的分形图像压缩算法·首先给定一误差阈值,然后计算子块与父块间有限个对应像素点之间的灰度误差累计和,得到超过误差阈值的最大计算次数,据此找到与子块最相似的父块,达到图像压缩的目的·实验表明,该算法能明显缩短图像压缩的时间,而信噪比和压缩比变化不大·     

试论胯下变向接背后运球的动作技术

运球技术是篮球运动中主要的基本技术之一。它不仅是个人攻击的重要手段,而且是全队在比赛中发动快攻或调整位置的一种手段,起着组织全队相互配合的重要的桥梁作用,有时还运用运球技术来吸引对方的防守,给自己或同伴寻找更有利的传球或投篮机会,在战术变化中用以压缩防区,展开外线进攻,在破紧逼防守和决战阶段的控制战术中也起着很大的作用。运球技术在篮球比赛中广泛地运用,运球技术动作的方法很多。这里介绍一种行之有效的胯下变向接背后运球的突破技术动作。当对方采用全球人盯人防守的情况下,除了运用破全球人盯人防守战术之外…