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结合加权原型和自适应张量子空间的小样本宫颈细胞分类
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作者 谢莉 舒卫平 +2 位作者 耿俊杰 王琼 杨海麟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3200-3208,共9页
基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而对于医学领域中的宫颈细胞分类任务,难以实现收集大量的图像数据。为了在少量图像样本的条件下正确分类宫颈细胞,提出一种结合加权原型和自适应张量子空间的小样本分类算法(CWP-ATS... 基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而对于医学领域中的宫颈细胞分类任务,难以实现收集大量的图像数据。为了在少量图像样本的条件下正确分类宫颈细胞,提出一种结合加权原型和自适应张量子空间的小样本分类算法(CWP-ATS)。首先,结合预训练技术和元学习,保证特征提取网络从元训练集中学习更多的先验知识;其次,在原型计算过程中采用最大均值差异算法为每个支持集样本赋予合适的权重,并采用转导学习算法修正,以获得更准确的原型;最后,利用多线性主成分分析算法将每类样本投影至各自的低维张量子空间,从而在不破坏原始张量特征自然结构的前提下,在低维空间中学习高效的自适应子空间分类器。在小样本Herlev宫颈细胞图像的2-way 10-shot和3-way 10-shot分类任务中,与DeepBDC(Deep Brownian Distance Covariance)算法相比,CWPATS的分类准确度分别提高了2.43和3.23个百分点;当元测试集中30%的样本受噪声干扰时,与原型网络相比,CWP-ATS的分类准确度有超过20个百分点的提升。实验结果表明,CWP-ATS有效提高了对小样本宫颈细胞的分类准确度和鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分类 宫颈细胞 小样本学习 加权原型 自适应张量子空间
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基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法 被引量:16
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作者 王仕民 程柏良 +1 位作者 叶继华 王明文 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期791-798,共8页
为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图... 为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。 展开更多
关键词 图像特征 多尺度变换 张量子空间 多线性主成分分析 不确定度
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基于张量子空间学习的人行为识别方法 被引量:5
3
作者 凌志刚 梁彦 +2 位作者 潘泉 程咏梅 赵春晖 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期394-400,共7页
提出了一种基于张量子空间学习降维人体高维侧影数据的人行为识别方法。给定一个动作的人侧影图像序列,首先用张量子空间学习方法将目标高维侧影图像投影到低维子空间来描述人运动的时空特性,并同时尽可能地保持目标侧影图像中像素之间... 提出了一种基于张量子空间学习降维人体高维侧影数据的人行为识别方法。给定一个动作的人侧影图像序列,首先用张量子空间学习方法将目标高维侧影图像投影到低维子空间来描述人运动的时空特性,并同时尽可能地保持目标侧影图像中像素之间的空间几何信息,然后用Hausdorff距离度量动作之间的相似性,并在最近邻距离框架下对动作进行分类识别。为验证本文算法的有效性,设计了动作识别和鲁棒性测试2个实验。实验结果表明提出的算法不仅能够有效地对人行为进行识别,且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 人行为识别 张量子空间学习 主成分分析 局部保持投影
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基于增量张量子空间学习的自适应目标跟踪 被引量:7
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作者 温静 李洁 高新波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1618-1623,共6页
传统的基于子空间的跟踪方法易于丢失图像所固有的部分结构和邻域信息,从而降低了目标匹配和跟踪的精度.为此,本文提出了一种增量张量子空间学习算法,用于跟踪目标的建模与模型更新.同时,将该模型与贝叶斯推理相结合,提出一种自适应目... 传统的基于子空间的跟踪方法易于丢失图像所固有的部分结构和邻域信息,从而降低了目标匹配和跟踪的精度.为此,本文提出了一种增量张量子空间学习算法,用于跟踪目标的建模与模型更新.同时,将该模型与贝叶斯推理相结合,提出一种自适应目标跟踪算法:新方法首先对跟踪目标的外观进行建模,然后利用贝叶斯推理获得目标外观状态参数的最优估计,最后利用最优估计的目标观测更新目标张量子空间.实验结果表明,由于保持了目标外观的结构信息,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,在跟踪目标在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标. 展开更多
关键词 张量子空间 增量学习 贝叶斯推理 仿射运动
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一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法 被引量:3
5
作者 温静 李洁 高新波 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1047-1052,共6页
由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自... 由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标. 展开更多
关键词 模式识别 目标跟踪 张量子空间 在线学习 粒子滤波 仿射运动 DPF
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张量子空间降维的边缘图像匹配 被引量:2
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作者 肖传民 史泽林 刘云鹏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期3488-3493,共6页
针对传统基于向量子空间降维的图像匹配算法易丢失像素间邻域关系和计算量大的问题,提出一种基于张量子空间降维的边缘图像匹配算法。通过双边投影变换提取边缘图像的张量子空间,在降低特征空间维数的同时保持边缘特征之间的邻域关系,... 针对传统基于向量子空间降维的图像匹配算法易丢失像素间邻域关系和计算量大的问题,提出一种基于张量子空间降维的边缘图像匹配算法。通过双边投影变换提取边缘图像的张量子空间,在降低特征空间维数的同时保持边缘特征之间的邻域关系,同时采用边缘膨胀后的互相关度量模板与实时图的相似性。标准人脸数据库和红外实时图像的匹配实验结果表明:该算法在匹配时间、匹配正确率、匹配精度3方面较传统基于向量子空间的匹配算法有显著的性能提高,并且对杂波和部分遮挡有较强的适应性。 展开更多
关键词 图像匹配 张量子空间降维 边缘特征 相似性度量
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加权信号张量子空间拟合算法 被引量:2
7
作者 李楠 程锦房 钱富 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期546-548,591,共4页
提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法。首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间,从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计。由于基于高阶... 提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法。首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间,从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计。由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声,并且体现了多维数据之间的关联关系,因此具有更高的方位估计精度。理论和仿真结果表明:该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性,工程应用价值较高。 展开更多
关键词 方位估计 高阶奇异值分解 多维数据 信号张量子空间
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基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法 被引量:1
8
作者 王新颖 岳远扬 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2016年第5期645-650,共6页
为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Ana... 为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法,并将其应用于三维模型特征提取中。该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像,然后从多方向上通过张量进行特征提取,最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。对Princeton Shape Benchmark的实验表明,该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%,比传统的MPCA特征提取方法的平均检索效率提高3%。 展开更多
关键词 张量子空间 多线性主成分分析 三维模型检索
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扩展张量子空间分析
9
作者 吴朝霞 王庆喜 《信息记录材料》 2017年第3期18-19,共2页
张量子空间分析(TSA)是一个典型的张量子空间分析方法,目前已经成功的应用在许多实际的问题中,该方法通过构建近邻图模拟流行的几何结构来获取映射矩阵。但是本质近邻图构建的过程中一直遭受以下问题:K近邻查找是将整个图像作为输入得到... 张量子空间分析(TSA)是一个典型的张量子空间分析方法,目前已经成功的应用在许多实际的问题中,该方法通过构建近邻图模拟流行的几何结构来获取映射矩阵。但是本质近邻图构建的过程中一直遭受以下问题:K近邻查找是将整个图像作为输入得到,这样会导致相关局部信息的丢失,以至于所得到的图不能很好的表达原始数据空间的几何结构和判别结构。所以基于图嵌入的统一平台,我们引入了一种新的算法扩展张量子空间分析(ETSA),该方法保留了相应的局部信息,能够很好的表达原始数据的空间结构信息。实际的人脸识别实验显示了我们的算法不仅优于非监督的TSA,而且优于监督的TSA。 展开更多
关键词 张量子空间分析 图嵌入 量表示
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采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法 被引量:2
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作者 郭贤 黄昕 +1 位作者 张乐飞 张良培 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期253-259,267,共8页
提出一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留... 提出一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,试验证明了这种新型降噪算法的有效性。 展开更多
关键词 高光谱影像 降噪 张量子空间 特征值分解
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基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类
11
作者 高云园 薛云峰 +1 位作者 张聪睿 高坚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期399-407,共9页
实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方... 实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐,消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法,求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验,平均准确率达到82.18%和76.45%,证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证,展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 域自适应 数据对齐 张量子空间
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基于张量子空间的互质频偏FDS-MIMO雷达多目标三维定位方法 被引量:3
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作者 李星星 王党卫 +1 位作者 马晓岩 王文钦 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期87-103,共17页
利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位... 利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位方法.首先利用匹配滤波数据内在的多维结构,建立了5阶张量信号模型.针对该信号模型下的距离模糊问题,提出了一种在面阵两方向采用互质频偏的方案,该方案能够解决波束域最大无模糊距离和距离分辨率的矛盾.基于这种频偏结构,本文提出了基于张量的ESPRIT及其实值化算法,并根据传统子空间和张量子空间的定量关系,对该体制下的ESPRIT类算法进行了统一.与已有的ESPRIT算法和频偏方式相比,所提算法充分利用了回波数据内在的多维结构,在解决距离模糊的同时具有更高的定位精度.理论分析和仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 FDS-MIMO雷达 目标定位 张量子空间 距离依赖波束 距离模糊 互质步进
原文传递
基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法 被引量:4
13
作者 王仕民 叶继华 +2 位作者 程柏良 王明文 胡涛 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期55-61,共7页
提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人... 提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 多尺度变换 张量子空间 多线性主成分分析 类标
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基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法
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作者 郑建炜 蒋一波 王万良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期11-18,37,共9页
结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i)引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii)通... 结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i)引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii)通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii)随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。 展开更多
关键词 FISHER判别分析 空间 局部保持投影 张量子空间分析
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基于稀疏张量的人脸图像特征提取 被引量:4
15
作者 周春光 孙明芳 +3 位作者 王甦菁 陈前 刘小华 刘昱昊 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1521-1526,共6页
在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来... 在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来降低遮挡对特征提取效果的影响。最后在Georgia tech和AR人脸库上进行对比实验,结果表明:本文方法无论在识别的精确度上还是在对遮挡的鲁棒性上都优于原有的MPCA算法。 展开更多
关键词 计算机应用 特征提取 稀疏表示 张量子空间 人脸识别
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声矢量阵张量分解MUSIC算法 被引量:1
16
作者 李楠 程锦房 刘毅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第11期1575-1580,共6页
矢量水听器同时、共点测量声场中的声压和振速分量,因此相对于声压水听器能够获取更多的声场信息,多重信号分类算法(MUSIC)是一种具有高分辨能力的方位估计算法,本文对声矢量阵接收信号三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量... 矢量水听器同时、共点测量声场中的声压和振速分量,因此相对于声压水听器能够获取更多的声场信息,多重信号分类算法(MUSIC)是一种具有高分辨能力的方位估计算法,本文对声矢量阵接收信号三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间,从而结合MUSIC算法对声源进行方位估计。基于三阶张量奇异值分解得到的信号子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声,并且体现了多维数据之间的关联关系,因此方位估计精度更高。计算机仿真结果表明:矢量阵张量分解MUSIC算法性能优于传统矢量阵MUSIC方法。 展开更多
关键词 MUSIC算法 声矢量阵 高阶奇异值分解 信号张量子空间 方位估计
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邻域嵌入的张量学习 被引量:2
17
作者 路梅 李凡长 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第7期1102-1113,共12页
传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理,而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的,如图像、视频数据等,如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表示,不仅会产生维数灾难和和小样本问题,而且会破坏数据本... 传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理,而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的,如图像、视频数据等,如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表示,不仅会产生维数灾难和和小样本问题,而且会破坏数据本身的内部空间排列结构,不利于发现数据的好的低维表示。判别邻域嵌入(discriminant neighborhood embedding,DNE)是比较流行的面向向量的判别分析方法,在改进DNE算法的基础上,提出了面向张量数据的局部一致保持的邻域嵌入张量判别学习(neighborhood-embedded tensor learning,NTL)算法。NTL算法不仅克服了DNE面向向量的缺点,而且弥补了DNE方法偏重数据的邻域点而忽略数据的非邻域点影响的不足,通过精心设计目标函数(嵌入3个图:同类结点的邻接图、不同类结点的邻接图、其他结点的关联图),使投影空间的同类结点更加紧凑,不同类结点更加疏远,从而增强了算法的判别能力。3个公开数据库(ORL、PIE和COIL20)上的实验验证了NTL拥有更高的识别率,同时也拥有更高的算法效率。 展开更多
关键词 判别邻域嵌入(DNE) 张量子空间分析(TSA) 维数约简 判别分析 量学习
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Two Dimensional Tensor Product B-Spline Wavelet Scaling Functions for the Solution of Two-Dimensional Unsteady Diffusion Equations
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作者 XIONG Lei LI haijiao ZHANG Lewen 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS 2008年第3期258-262,共5页
The fourth-order B spline wavelet scaling functions are used to solve the two-dimensional unsteady diffusion equation. The calculations from a case history indicate that the method provides high accuracy and the compu... The fourth-order B spline wavelet scaling functions are used to solve the two-dimensional unsteady diffusion equation. The calculations from a case history indicate that the method provides high accuracy and the computational efficiency is enhanced due to the small matrix derived from this method.The respective features of 3-spline wavelet scaling functions,4-spline wavelet scaling functions and quasi-wavelet used to solve the two-dimensional unsteady diffusion equation are compared. The proposed method has potential applications in many fields including marine science. 展开更多
关键词 wavelet analysis B-spline wavelet tensor product RESOLUTION diffusion equations
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Interpolated Tensor Products of Exponential Type Vectors of Unbounded Operators
19
《Journal of Mathematics and System Science》 2014年第2期99-104,共6页
In this paper we define the tensor products of spaces of exponential type vectors of closed unbounded operators in Banach spaces. Using the real method of interpolation (K-functional) we prove the interpolation theo... In this paper we define the tensor products of spaces of exponential type vectors of closed unbounded operators in Banach spaces. Using the real method of interpolation (K-functional) we prove the interpolation theorems that permit to characterize of tensor products of spaces of exponential type vectors, We show an application of abstract results to the theory of regular elliptic operators on bounded domains. For such operators the exponential type vectors are root vectors. Thus we describe the tensor products of root vectors of regular elliptic operators on bounded domains. 展开更多
关键词 Exponential type vector tensor product interpolation space regular elliptic operator
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On Two Conjectures Concerning the Veronese Generating submanifolds
20
作者 宋鸿藻 胡泽军 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1993年第2期17-21,共5页
The notion of finite type submanifolds was introduced by B. Y. Chen. In this paper the conjectures on scalar curvature of Veronese generating submanifolds in E~σ and the minimal conjecture on Veronese space-like subm... The notion of finite type submanifolds was introduced by B. Y. Chen. In this paper the conjectures on scalar curvature of Veronese generating submanifolds in E~σ and the minimal conjecture on Veronese space-like submanifold Σ and Veronese pseudo-Riemannian submanifold in E_1~σ are proved. We have Σ is minimal in H^5. is minimal in S_1~5, Σ and are of 1-type in E_1~σ. 展开更多
关键词 Finite Type Submanifolds Minimal Submanifolds Veronese Generating Submanifolds.
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