对偶分布匹配的图像分割算法

针对传统局部一致性方法的缺点,在研究全局一致性方法的基础上,提出一种对偶分布匹配(Dual Distribution Matching,即DDM)的图像分割算法。该算法首先将前景和背景的概率分布作为输入分布,构造出前景和背景的对偶匹配模型,该模型描述两个输入分布和分割结果的相似度,然后利用整幅图像的分布来确定模型的权重参数,从而求解能量函数ε(L)的全局最小化的真解L*,最后利用基于Bhattacharyya的图分割(Bhattacharyya Measure Graph Cut,BMGC)的辅助函数完成能量函数ε(L)的优化,不断更新辅助标记La,Lb收敛于真实标记L*。实验表明在输入分布不够精确的情况下,该算法具有较好的准确性和稳定性。

等距码的对偶距离分布及其性质

本文主要讨论了等距码的对偶距离分布及其性质，然后利用这些性质将［１］中的某些结果推广到ｑ元等距码情形，并得到了其对偶距离分布的递推关系式，最后，本文给出了ｑ元等距码的码字数目的一个上界。

二元等重码的对偶距离分布和对偶重量分布

本文讨论了二元等重码的对偶距离分布和对偶重量分布．首先给出了二元码的对偶重量分布和对偶距离分布的定义、性质和关系，然后对等重码，导出了其对偶重量分布的一个递推关系式，以此得到了对偶距离分布的一个递推不等式．最后，讨论了上述分布的一些应用．

一类时变有向图中的PUSH-SUM分布式对偶平均优化算法

利用push-sum通信协议并结合分布式对偶平均方法,在时变有向图中,讨论了一类带有简单约束集的分布式凸优化问题.首先提出了push-sum分布式对偶平均算法,然后分析了算法的收敛性,并得到了算法的收敛率为O(1/√T),最后用l1线性回归问题的数值结果验证了所提出算法的有效性.对比现有的一些结果,所提出的算法能用于求解带约束的分布式优化问题,并且去掉了网络通讯权矩阵是双随机的限制.

快速在线分布式对偶平均优化算法

为提高分布式在线优化算法的收敛速度,对底层网络拓扑依次添边,提出一种快速的一阶分布式在线对偶平均优化(FODD)算法。首先,对于分布式在线优化问题,运用添边方法使所选的边与网络模型快速混合,进而建立数学模型并设计FODD算法对其进行优化求解。其次,揭示了网络拓扑和在线分布式对偶平均收敛速度之间的关系,通过提高底层拓扑网络的代数连通度改进了Regret界,将在线分布式对偶平均(ODDA)算法从静态网络拓展到时变网络拓扑上,并证明了FODD算法的收敛性,同时解析地给出了收敛速度。最后的数值仿真表明:和ODDA算法相比,所提出的FODD算法具有更快的收敛速度。

时滞多智能体网络中的Push-Sum分布式对偶平均算法研究

利用Push-Sum通信协议,结合分布式对偶平均方法,讨论了一类时滞多智能体网络中的分布式凸优化问题。提出了时滞的Push-Sum分布式对偶平均算法,并分析了算法的收敛性,得到算法的收敛率为O[(τ+1)~2/T^(1/2)]。这种算法可用于求解分布式优化问题,且不要求网络通讯矩阵是双随机的。

二元码的平均Hamming距离和方差

通过对二元ｎ长码Ｃ的对偶距离分布的研究，在码字数为奇数的情况下，改进了Ａｌ－ｔｈｏｆｅｒ－Ｓｉｌｌｋｅ［１］和［２］文关于Ｃ的码字间平均Ｈａｍｍｉｎｇ距离及其均方差的不等式，并在码字数为２ｎ－１或２ｎ－１－１时，确定了码Ｃ的最小平均距离及其均方差的精确值．

对线性等距码的几点注记

对任意有限域Fq 上的一般线性等距码进行了研究 .讨论了线性等距码与MDS码之间的关系 ,并证明了参数为 ∑k- 1i=0qi,k的码为线性等距码当且仅当它的对偶码为Hamming码 .

关于等重码不可检错误概率的界

本文研究了二元等重码不可检错误概率(UEP)的界.首先,我们通过研究二元等重码的对偶距离分布及其性质,给出二元等重码UEP的一个新的下界,该下界改进了Fu-K lve-W ei的最新结果;然后,我们指出2003年Fu-K lve-W ei关于二元等重码UEP上界的某些结果有错误,我们随后给出更正后的结果,即二元等重码UEP的平均值和一个上界.

二元k—重量码的检错性能

二元ｋ－重量码Ｃ（ｎ，ｋ）定义为由所有重量分别为０，２，…，２ｋ－２的ｎ维向量组成的二元码，其中１＜ｋ≤[ｎ／２］十１．本文通过对Ｃ（ｎ，ｋ）的对偶距离分布研究，讨论了Ｃ（ｎ，ｋ）的检错性能，给出了Ｃ（ｎ，ｋ）成为最住检错码的充要条件，并且研究了其渐近性质．

二元(2ω,2δ,ω)非线性等重码检错性能的进一步分析

本文对二元 (2 ω,2 δ,ω)非线性等重码进行了全面的分析 ,对 δ=1 ,δ=2 ,δ=3,δ≥

无线多跳网中的视频传输速率优化算法

为提高无线多跳网中视频传输速率的分配效率,提出一种分布式改进对偶算法。针对传统算法对步长参数敏感而导致的收敛速率慢或不收敛等问题,分布式改进对偶算法采用平滑技术,即在拉格朗日函数的基础上加入一个平滑函数,将其平滑化,避免步长调整,以提高收敛速度。仿真结果表明,在视频传输速率的分配方面,与传统对偶次梯度算法相比,该对偶算法的速度更快、效率更高,且随着网络规模的变大,效果更加明显。

GF(q)上非线性码的均值和方差

利用q元n长码C的对偶距离分布,在码字数M为奇数的情况下,给出了GF(q)上非线性码Hamming距离的均值和方差的下界和上界.

(n+1,m,2t)均衡弹性函数的非线性构造方法

基于GF(2)n上(n,m,2t-1)均衡弹性函数,运用其对偶分布性质和各分量函数弹性阶的相关特性,得到了(n+1,m,2t)均衡弹性函数的非线性构造方法。这些方法使得自变量的维数与弹性阶同步增长,且函数的代数次数也相应增加,从而避免了线性构造的缺陷。

基于平均理论的高阶线性多智能体系统在切换拓扑下的趋同控制问题综述

近年来,高阶线性多智能体系统的趋同控制引起了国内外学者极大的关注.目前这方面的研究主要集中在固定拓扑下的趋同控制,切换拓扑下的结论相对较少.平均理论作为天体力学和系统科学中研究时变系统稳定性的常用工具,最近被应用到切换拓扑下的多智能体系统趋同控制理论中.文章对基于平均理论的高阶线性多智能体系统在切换拓扑下的趋同控制问题进行综述.系统地介绍了切换拓扑下的线性多智能体系统的趋同能控性和趋同能观性,讨论趋同能控性和趋同能观性之间的对偶原则.在趋同能控性和趋同能观性的基础上,对各种趋同控制算法进行了总结,阐述了状态耦合型和输出耦合型趋同算法.

Macwilliams Identities of Linear Codes over the Ring F_2+ uF_2+ vF_2

The Lee weight enumerators and the complete weight enumerators for the linear codes over ring R = F2 ＋ u F2 ＋ v F2 are defined and Gray map from R^nto F2^3n is constructed. By proving the fact that the Gray images of the self-dual codes over R are the self-dual codes over F2, and based on the Mac Williams identities for the Hamming weight enumerators of linear codes over F2, the Mac Williams identities for Lee weight enumerators of linear codes over R are given. Further, by introducing a special variable t, the Mac Williams identities for the complete weight enumerators of linear codes over R are obtained. Finally, an example which illustrates the correctness and function of the two Mac Williams identities is provided.