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Quantum Local Causality in Non-Metric Space
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作者 Fosco Ruzzene 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2018年第6期1179-1198,共20页
The possibility that quantum mechanics is founded on non-metric space has been previously introduced as an alternative consequence of Bell inequalities violation. This work develops the concept further by an analysis ... The possibility that quantum mechanics is founded on non-metric space has been previously introduced as an alternative consequence of Bell inequalities violation. This work develops the concept further by an analysis of the iconic Heisenberg gedanken experiment. No lower bound is found in the gedanken uncertainly relation for a non-metric spatial background. This result has the fundamental consequence that the quantum particle trajectory is retained in non-metric space and time. Assignment of measurement number-values to unmeasured incompatible variables is found to be mathematically incorrect. The current disagreement between different formulations of the empirically verified error-disturbance relations can be explained as a consequence of the structure of space. Quantum contextuality can likewise be explained geometrically. An alternative analysis of the extendedEPRperfect anti-correlation configuration is given. The consensus that local causality is the sole assumption is found to be incorrect. There is also the additional assumption of orientation independence. Inequalities violation does not therefore mandate rejection of local causality. Violation of the assumption of orientation independence implies rejection of metric, non-contextual variables algebraically representing physical quantities. 展开更多
关键词 QUANTUM FOUNDATIONS HEISENBERG Gedanken Experiments Error-Disturbance Relations QUANTUM localITY Non-metric Space
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Bounds on Fractional-Based Metric Dimension of Petersen Networks
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作者 Dalal Awadh Alrowaili Mohsin Raza Muhammad Javaid 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第6期2697-2713,共17页
The problem of investigating the minimum set of landmarks consisting of auto-machines(Robots)in a connected network is studied with the concept of location number ormetric dimension of this network.In this paper,we st... The problem of investigating the minimum set of landmarks consisting of auto-machines(Robots)in a connected network is studied with the concept of location number ormetric dimension of this network.In this paper,we study the latest type of metric dimension called as local fractional metric dimension(LFMD)and find its upper bounds for generalized Petersen networks GP(n,3),where n≥7.For n≥9.The limiting values of LFMD for GP(n,3)are also obtained as 1(bounded)if n approaches to infinity. 展开更多
关键词 metric dimension local fractional metric dimension Petersen network local resolving neighborhoods
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图采样泛化行人重识别算法
3
作者 闵锋 毛一新 +3 位作者 况永刚 彭伟明 郝琳琳 吴波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期219-227,共9页
最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关... 最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关性图采样(correlation graph sampler,CGS)的泛化行人重识别算法,CGS的基本思想是在训练开始时使用局部敏感哈希函数(locality-sensitive Hashing,LSH)和特征度量为所有类构造最近邻关系图。这确保了每一小批训练样本由随机选择的基类和与基类具有相似性的近邻类组成,以提供信息量大且具有挑战性的学习示例,提高行人重识别模型的判别性学习能力。CGS的采样原理会受主干网提取的特征质量影响,因此CGS采样能力会随着主干网的训练而增强,具有可学习性。通过在大规模数据集(包括CUHK03、Market-1501和MSMT17)上交叉评估该方法,广泛的实验结果证实了该方法的有效性,并展示了其在行人重识别应用中的潜力。 展开更多
关键词 行人重识别 度量学习 相关性图采样 局部敏感哈希函数
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小样本下基于改进度量学习的轨面状态识别
4
作者 于惠钧 彭慈兵 +2 位作者 刘建华 张锦圣 刘丽丽 《计算机与现代化》 2024年第6期89-94,102,共7页
为解决小样本下轨面状态识别过程中存在的关键特征信息提取不充分、区分度信息易丢失的问题,提出一种基于改进度量学习的轨面状态识别方法。该方法在特征提取网络部分引入金字塔拆分注意力机制,实现特征图空间信息多尺度提取、跨维度通... 为解决小样本下轨面状态识别过程中存在的关键特征信息提取不充分、区分度信息易丢失的问题,提出一种基于改进度量学习的轨面状态识别方法。该方法在特征提取网络部分引入金字塔拆分注意力机制,实现特征图空间信息多尺度提取、跨维度通道注意力与空间注意力特征交互,以解决轨面状态样本少导致的关键特征信息提取不充分的问题。利用深度局部拼接符对查询集与各类支撑集特征图进行局部特征两两拼接,代替传统度量学习的全局特征拼接,筛选背景等干扰信息,较大程度地保留有显著区分度的特征信息。在自建小样本轨面状态数据集上进行性能验证,并与常规小样本学习方法进行对比实验,实验结果表明,本文方法能够有效识别轨面状态,识别准确率、精度、召回率、F1值分别达到97.96%、98.61%、98.07%、98.34%,相比于性能较好的小样本学习方法 DN4网络,各项指标分别提升了5.75个百分点、5.83个百分点、5.95个百分点、5.89个百分点。 展开更多
关键词 轨面状态识别 小样本 度量学习 金字塔拆分注意力 深度局部拼接
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基于复数向量余弦相似度KNN和深度度量学习的高精度无源室内定位
5
作者 何之源 张志本 +2 位作者 沈琼霞 巩江超 王德胜 《移动通信》 2024年第8期77-84,共8页
AI及深度学习的发展为未来6G实现高精度室内定位系统提供了新思路。通过分析CSI数据的物理特性,提出了一种基于复数向量余弦相似度的改进KNN算法,显著提升了无源定位的性能。进一步地,采用度量学习方法,设计了Structured Embedding Los... AI及深度学习的发展为未来6G实现高精度室内定位系统提供了新思路。通过分析CSI数据的物理特性,提出了一种基于复数向量余弦相似度的改进KNN算法,显著提升了无源定位的性能。进一步地,采用度量学习方法,设计了Structured Embedding Loss损失函数,并引入Softmax Structure Loss优化神经网络模型,实现了端到端的高效训练和推理。实验结果表明,这些创新方法显著提高了无源定位的精度和鲁棒性,定位准确率和Macro-F1评分分别达到99.15%和99.1%,为无源定位、无线信号处理等领域提供了新的研究视角和技术路径。 展开更多
关键词 深度学习 度量学习 无源定位 信道状态信息 机器学习
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基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法
6
作者 董超 张珂 +3 位作者 谢志远 石超君 王宁 赵振兵 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4131-4141,共11页
对巡检图像缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对因缺陷类别图片数量少而导致传统深度学习方法容易出现过拟合与精度低的问题,提出了一种基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法。首先,搭建了基于小... 对巡检图像缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对因缺陷类别图片数量少而导致传统深度学习方法容易出现过拟合与精度低的问题,提出了一种基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法。首先,搭建了基于小样本学习的图像分类网络,采用基于深度残差结构的卷积层来增强网络特征表达能力。然后,在度量模块中引入基于皮尔森相似度的k-近邻算法与局部特征描述符重加权机制,以提高网络分类能力。最后,为验证所提方法的有效性,利用巡检图像构成的数据集对本文方法和其他基于元度量学习的小样本分类方法进行实验对比分析。结果表明:该文提出的方法在分类性能上有明显优势。同时,本文算法的平均准确率在每类缺陷的测试样本仅有15张图片的情况下达到80.24%。 展开更多
关键词 小样本分类 元度量学习 皮尔森相似度 局部描述符重加权 输电线路图像
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量子信息中的度量空间方法在准周期系统中的应用
7
作者 冯曦曦 陈文 高先龙 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期69-77,共9页
得益于量子信息理论的发展,保真度、纠缠熵等概念被引入到量子相变的研究中,不仅能用来标识新奇的物质相,还能用来探测量子相变的临界点以及描绘其临界行为.从度量空间的角度来看,这些物理量都可以被理解为度量空间中两个函数的距离.本... 得益于量子信息理论的发展,保真度、纠缠熵等概念被引入到量子相变的研究中,不仅能用来标识新奇的物质相,还能用来探测量子相变的临界点以及描绘其临界行为.从度量空间的角度来看,这些物理量都可以被理解为度量空间中两个函数的距离.本文利用波函数和实空间中密度分布函数的距离,研究了以广义Aubry-André-Harper模型为代表的准周期系统,发现该方法不仅能标识拓展相、临界相和局域相,还能找到准确的相变点并计算出临界指数.此外,不仅将度量空间方法推广到波包扩散动力学研究,还提出了一种新的量,即态密度分布函数的距离,发现上述定义的两种物理量都能标识不同的物质相及相变点.通过定义某个函数在不同参数下的距离,不仅为标识已知系统相变点提供了研究工具,还为探测未知系统的不同物质相、相变点及其临界行为提供了一种直观的方法. 展开更多
关键词 量子相变 度量空间 准周期系统 局域化
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信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法
8
作者 汪杰 宋书林 秦宁宁 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期133-142,共10页
针对室内WiFi定位中指纹信息冗余、空间边界划分困难和RP集获取精准度缺失的问题,提出一种信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法。通过S度量和欧氏度量下指纹矩阵融合,精简形成低维指纹信息,考量指纹间“点-类”关联度和“类-类”相... 针对室内WiFi定位中指纹信息冗余、空间边界划分困难和RP集获取精准度缺失的问题,提出一种信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法。通过S度量和欧氏度量下指纹矩阵融合,精简形成低维指纹信息,考量指纹间“点-类”关联度和“类-类”相似度,兼顾子区域边界新增指纹数目的可控性,确立子区域边界模糊深度调整机制,形成边界模糊泛化能力,以区域稀疏度判定插值方法完成指纹库扩充,以构建高密度离线指纹库。在优选子区域中,结合信号空间和位置空间,对比两类度量的差异度,实现对高价值指纹点的定向筛选,削弱在线指纹匹配集合的误差影响。在全局实验场景中,分区结果规整有序,较为符合实际空间构造。指纹库构建效果较其他方案至少提升11%,定位精度相对同类型算法提升了12%以上,论文所提方案定位精度优势显著,在具备高扰动特点下的复杂室内环境中,具有较好的场景适应性。 展开更多
关键词 室内定位 指纹定位 双度量协同 模糊聚类 指纹点优选
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基于RRT算法的移动机器人安全光滑路径生成 被引量:1
9
作者 李文君 李忠伟 罗偲 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期51-60,共10页
在多障碍物复杂工厂环境中,针对快速探索随机树算法(RRT)生成的路径存在冗余点、贴近障碍物且存在锯齿状转折的问题,改进得到了安全-光滑RRT(Safe-SmoothRRT)路径规划算法。首先,引入目标偏置策略;其次,该算法利用融合目标点引力思想的... 在多障碍物复杂工厂环境中,针对快速探索随机树算法(RRT)生成的路径存在冗余点、贴近障碍物且存在锯齿状转折的问题,改进得到了安全-光滑RRT(Safe-SmoothRRT)路径规划算法。首先,引入目标偏置策略;其次,该算法利用融合目标点引力思想的新节点扩展方式以及改进的近邻点度量策略以减少树的盲目扩展,提高生长的目标性;随后,引入节点安全约束,将安全节点加入树中;改进路径简化方法,剔除冗余点的同时兼顾了安全性;最后通过B样条局部平滑来改善路径的平滑性。在MATLAB仿真实验中分别与标准RRT算法、自适应目标偏向性RRT算法和改进RRT算法相比,在平均路径长度方面最大下降了7.1%,在平均有效节点数方面最大下降了64.1%,且所得路径始终与障碍物保持一定的安全距离,结果表明改进算法有效提升了路径的光滑性和安全性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 RRT算法 近邻节点度量 节点安全约束 改进路径简化 局部平滑
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基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法
10
作者 苏文博 房群忠 +1 位作者 徐保树 张程硕 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期693-701,共9页
针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet... 针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。 展开更多
关键词 图像匹配 候选区域检测 Edge Boxes算法 特征提取 注意力机制 SE-Hardnet网络 相似性度量 无人机目标定位
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Image Tampering Detection Using No-Reference Image Quality Metrics 被引量:3
11
作者 Ying Li Bo Wang +1 位作者 Xiang-Wei Kong Yan-Qing Guo 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2014年第6期51-56,共6页
In this paper,a new approach is proposed to determine whether the content of an image is authentic or modified with a focus on detecting complex image tampering.Detecting image tampering without any prior information ... In this paper,a new approach is proposed to determine whether the content of an image is authentic or modified with a focus on detecting complex image tampering.Detecting image tampering without any prior information of the original image is a challenging problem since unknown diverse manipulations may have different characteristics and so do various formats of images.Our principle is that image processing,no matter how complex,may affect image quality,so image quality metrics can be used to distinguish tampered images.In particular,based on the alteration of image quality in modified blocks,the proposed method can locate the tampered areas.Referring to four types of effective no-reference image quality metrics,we obtain 13 features to present an image.The experimental results show that the proposed method is very promising on detecting image tampering and locating the locally tampered areas especially in realistic scenarios. 展开更多
关键词 image forensics tampering detection NO-REFERENCE image quality metrics tampering localization
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Locally Conformal Pseudo-Kahler Finsler Manifolds 被引量:1
12
作者 LI Hong-jun 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2021年第3期244-251,共8页
In this paper,we give a necessary and sucient condition for a strongly pseudoconvex complex Finsler metric to be locally conformal pseudo-Kahler Finsler.As an application,we nd any complete strongly convex and local... In this paper,we give a necessary and sucient condition for a strongly pseudoconvex complex Finsler metric to be locally conformal pseudo-Kahler Finsler.As an application,we nd any complete strongly convex and locally conformal pseudo-Kahler Finsler manifold,which is simply connected or whose fundamental group contains elements of nite order only,can be given a Kahler metric. 展开更多
关键词 Strongly pseudoconvex complex Finsler metric locally conformal pesudo-Kahler Finsler metric Kahler metric
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可数locale乘积上的直径
13
作者 叶盛 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期834-839,共6页
不用选择公理,对于可数个具有(resp.相容)度量直径的locale,可在它们的locale乘积上相关地构造一个(resp.相容)度量直径.
关键词 C-理想 locale乘积 度量直径 可数locale乘积
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基于L-Metric重叠子图发现的B细胞表位预测模型
14
作者 高闯 唐冕 赵亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3702-3706,共5页
针对现有表位预测方法对抗原中存在的重叠表位预测能力不佳的问题,提出了将基于局部度量(L-Metric)的重叠子图发现算法用于表位预测的模型。首先,利用抗原上的表面原子构建原子图并升级为氨基酸残基图;然后,利用基于信息流的图划分算法... 针对现有表位预测方法对抗原中存在的重叠表位预测能力不佳的问题,提出了将基于局部度量(L-Metric)的重叠子图发现算法用于表位预测的模型。首先,利用抗原上的表面原子构建原子图并升级为氨基酸残基图;然后,利用基于信息流的图划分算法将氨基酸残基图划分为互不重叠的种子子图,并使用基于L-Metric的重叠子图发现算法对种子子图进行扩展以得到重叠子图;最后,利用由图卷积网络(GCN)和全连接网络(FCN)构建的分类模型将扩展后的子图分类为抗原表位和非抗原表位。实验结果表明,所提出的模型在相同数据集上的F1值与现有表位预测模型DiscoTope 2、ElliPro、EpiPred和Glep相比分别提高了267.3%、57.0%、65.4%和3.5%。同时,消融实验结果表明,所提出的重叠子图发现算法能够有效改善预测能力,使用该算法的模型相较于未使用该算法的模型的F1值提高了19.2%。 展开更多
关键词 表位预测 重叠表位发现 局部度量 图卷积网络 焦点损失函数
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Projective Changes between Generalized (<i>α</i>, <i>β</i>)-Metric and Randers Metric
15
作者 Pradeep Kumar Madhu T. S. Sharath B. R. 《Advances in Pure Mathematics》 2020年第5期312-321,共10页
Projective change between two Finsler metrics arises from Information Geom-etry. Such metrics have special geometric properties and will play an important role in Finsler geometry. The purpose of the present paper is ... Projective change between two Finsler metrics arises from Information Geom-etry. Such metrics have special geometric properties and will play an important role in Finsler geometry. The purpose of the present paper is to find a relation to characterize the projective change between generalized (α, β) - metric ( μ1, μ2 and μ3 ≠ 0 are constants) and Randers metric , where α and are two Riemannian metrics, β and are 1-forms. Further, we study such projective change when generalized (α, β) -metric F has some curvature property. 展开更多
关键词 FINSLER Space with β) -metric PROJECTIVE Change locally Projectively Flat Randers metric
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基于Credit Metrics模型的地方政府债券保险费率厘定
16
作者 张宗军 《兰州财经大学学报》 2018年第4期84-93,共10页
在发达债券市场,债券保险是一种为发行者提供增信服务和为投资者提供风险保障的重要工具。债券保险产品创新的核心是费率的厘定。借鉴贷款保证保险的定价思路,选用Credit Metrics模型为地方政府债券保险进行定价,在实证分析时借用美国... 在发达债券市场,债券保险是一种为发行者提供增信服务和为投资者提供风险保障的重要工具。债券保险产品创新的核心是费率的厘定。借鉴贷款保证保险的定价思路,选用Credit Metrics模型为地方政府债券保险进行定价,在实证分析时借用美国市政债发行主体的信用等级迁移概率、历史违约率等数据,分别计算了一般责任债券和收益类债券中投资级别和投机级别债券3年期和5年期的费率水平。并提出从建立信用风险数据库、提高信用评级技术水平、选择合适的运营模式、完善监管制度四个方面来推动实施地方政府债券保险。 展开更多
关键词 地方政府债券 CREDITmetricS模型 费率厘定
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Convergence Analysis of General Version of Gauss-Type Proximal Point Method for Metrically Regular Mappings 被引量:2
17
作者 Md. Asraful Alom Mohammed Harunor Rashid Kalyan Kumer Dey 《Applied Mathematics》 2016年第11期1248-1259,共12页
We introduce and study in the present paper the general version of Gauss-type proximal point algorithm (in short GG-PPA) for solving the inclusion , where T is a set-valued mapping which is not necessarily monotone ac... We introduce and study in the present paper the general version of Gauss-type proximal point algorithm (in short GG-PPA) for solving the inclusion , where T is a set-valued mapping which is not necessarily monotone acting from a Banach space X to a subset of a Banach space Y with locally closed graph. The convergence of the GG-PPA is present here by choosing a sequence of functions with , which is Lipschitz continuous in a neighbourhood O of the origin and when T is metrically regular. More precisely, semi-local and local convergence of GG-PPA are analyzed. Moreover, we present a numerical example to validate the convergence result of GG-PPA. 展开更多
关键词 Set-Valued Mappings metrically Regular Mappings Lipschitz-Like Mapping local and Semi-local Convergence
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FIXED POINT THEOREMS OF LOCAL CONTRACTION MAPPINGS ON MENGER SPACES
18
作者 方锦暄 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 1991年第4期363-372,共10页
In this paper,we introduce the concept ofε-chainable PM-space,and give severalfixed point theorems of one-valued and multivalued local contraction mapping on the kindof spaces.
关键词 probabilistic metric space Menger space e-chainable local contraction mapping fixed point
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扭积芬斯勒流形的某些曲率性质
19
作者 冯娅璐 张晓玲 《新疆大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS 2023年第1期43-48,共6页
基于共形平坦定义和已知结论,利用偏微分方程理论完全刻画了扭积芬斯勒度量分别是Berwald度量或局部闵可夫斯基度量的等价条件,并构造了两类非黎曼且共形于局部闵可夫斯基扭积芬斯勒度量的新的芬斯勒度量的例子.
关键词 扭积芬斯勒度量 Berwald度量 局部闵可夫斯基度量 共形平坦
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基于自编码器和局部嵌入的无监督特征选择
20
作者 赵瑞平 降爱莲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期1282-1291,共10页
为了能够在学习特征之间深层非线性关系的同时,保持特征局部几何结构,提出一种利用单层自编码器作为特征选择和流形学习的算法。首先,利用单层自编码器的重建能力剔除对重建样本贡献微弱的单个特征,学习特征深层非线性关系,并在特征权... 为了能够在学习特征之间深层非线性关系的同时,保持特征局部几何结构,提出一种利用单层自编码器作为特征选择和流形学习的算法。首先,利用单层自编码器的重建能力剔除对重建样本贡献微弱的单个特征,学习特征深层非线性关系,并在特征权重矩阵上进行稀疏正则化;然后,通过改进局部线性嵌入算法保持特征之间局部结构,得到一个最优特征子集;最后,设计一个新的目标损失函数,并采用L-BFGS优化算法进行迭代优化。在6个数据集上与其他6种无监督特征选择算法进行对比,实验结果表明,该算法的聚类性能和分类性能要优于其他无监督特征选择算法的。 展开更多
关键词 特征选择 自编码器 局部线性嵌入 非线性关系 局部几何结构
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