求解非系统卷积码监督矩阵算法的研究

文章首先讨论了齐次线性方程组解的结构及其有关定理,然后重点研究了利用线性方程组基础解系来确定卷积码监督矩阵的方法,最后通过实际例子说明用解线性方程组求卷积码监督矩阵的方法和步骤。

镇江人大:“监督矩阵”助力经济高质量发展

高质量发展,是党的二十大报告中强调的“全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。习近平总书记在参加十四届全国人大一次会议江苏代表团审议时强调,牢牢把握高质量发展这个首要任务。为推动经济运行率先整体好转,镇江市人大常委会坚持正确监督、有效监督、依法监督,不断突出监督重点、创新监督方式、增强监督实效,形成助力全市经济高质量发展的“监督矩阵”。

浅析国有企业矩阵式大监督体系的构建与实施

随着企业的快速发展,当前企业内部监督工作思路、模式、水平与监督需求的矛盾凸显,如何解决这些问题成为企业内部监督工作的核心课题。如何通过转思路、调方式、改方法、建工具等价值观和方法论的探索实践,以风险管控为核心,以纪检、效能监察、内部审计、内控测试等为手段,以监督信息系统为平台,吸收各业务监督检查结果,充分发挥专家和企业管理者等各方监督力量,打造人人都是监督者,人人都要被监督的阳光企业,形成全方位、全过程的矩阵式大监督体系,是本文研究的重点。

自监督对称非负矩阵在GDP聚类分析中的应用

传统的对称非负矩阵分解(Symmetric Nonnegative Matrix Factorization,NMF)不但能够利用线性可分数据,对非线性数据也具有良好的可分性,但对矩阵的初始化值比较敏感,为了提高模型的鲁棒性,自监督对称非负矩阵(Self-supervised Nonnegative Matrix Factorization,S3NMF)利用集成的思想,将不同初始化得到的分解矩阵构造成一个判别能力更强的相似矩阵,同时考虑监督信息进行矩阵分解,克服了对称非负矩阵对初始化值敏感的问题。对我国31省份GDP数据,利用Kmeans对S^(3)NMF分解产生的结果进行聚类,将S^(3)NMF应用到我国GDP聚类,结合现实数据,同时将S^(3)NMF聚类结果与函数型聚类分析结果对比,得出S3NMF的分解矩阵,利用Kmeans进行聚类能够产生较好的聚类划分。

一种融合节点变化信息的动态社区发现方法

动态社区发现旨在检测动态复杂网络中蕴含的社区结构,对于揭示网络的功能及演化模式具有重要研究价值.由于相邻时刻网络的社区结构具有平滑性,前一时刻网络的社区划分信息可以用于监督当前时刻网络的社区划分过程,但已有方法均难以有效提取这些信息来提高动态社区发现性能.针对该问题,提出一种融合节点变化信息的动态社区发现方法(Semi-supervised Nonnegative Matrix Factorization combining Node Change Information,NCI-SeNMF).NCI-SeNMF首先采用k-core分析方法提取前一时刻社区网络的degeneracy-core,并选取degeneracy-core中的节点构造社区隶属先验信息,然后对相邻时刻网络的节点局部拓扑结构变化程度进行量化,并将其用于进一步修正社区隶属先验信息,最后通过半监督非负矩阵分解模型集成社区隶属先验信息进行动态社区发现.在多个人工合成动态网络和真实世界动态网络上进行大量对比实验,结果表明,NCI-SeNMF比现有动态社区发现方法在主要评价指标上至少提升了4.8%.

用线性码构造DNA计算编码的海明距离

最小海明距离是DNA计算编码性能的重要评价标准。利用线性码来构造DNA计算编码的最小海明距离是一种有效的方法,关键在于构造相应的监督矩阵。为了寻找监督矩阵,提出了监督矩阵的搜索算法和优化方法,及两个必要性定理;作为介于最小海明距离上限与下限之间的编码存在性的判断依据,给出了两个关于线性码存在性定理;最后给出了三字母表DNA计算编码相关的监督矩阵搜索算法结果,以及当最小海明距离一定时,接近编码数量上限的部分线性码的存在性结果。根据这些结果和存在性定理,可以推断常用DNA计算编码最小海明距离的存在性。

卫星通信中常用卷积码的识别方法研究

针对卫星通信系统中常用的系统卷积码和非系统卷积码进行识别研究,建立基于基本监督矩阵的识别方法,推广了码字同步方法适应各种编码率的卷积码起始位置的判定,给出了BPSK和QPSK调制下的相位模糊的处理方法,实现了卫星通信系统中常用卷积码的识别结果的判定,为卷积码识别技术的工程应用提供了技术基础。

汉明编译码的教学探讨

本文对汉明编译码进行了深入的研究和分析。首先回顾了传统的汉明编译码的教学方法,然后提出了一种探究式的教学方法,该方法从汉明码信息位和监督位的约束关系入手,通过层层的引导,帮助学生找出真正合适的约束关系,从而完成汉明码的编译码。这种汉明编译码的教学方法,对于学生和教师都有一定帮助。

主动协同半监督粗糙集分类模型

粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器.但现实一些问题往往存在大量无标记的数据,而有标记数据由于标记代价过大较为稀少.文中结合主动学习和协同训练理论,提出一种可有效利用无标记数据提升分类性能的半监督粗糙集模型.该模型利用半监督属性约简算法提取两个差异性较大的约简构造基分类器,然后基于主动学习思想在无标记数据中选择两分类器分歧较大的样本进行人工标注,并将更新后的分类器交互协同学习.UCI数据集实验对比分析表明,该模型能明显提高分类学习性能,甚至能达到数据集的最优值.

撑起学前教育纯净天空

山东省学前教育中心党委下辖14个党支部,党员人数多、工作地点比较分散。中心纪委全力构建“1+14+N”监督矩阵,以“学”固本培元、以“严”破题定调、以“情”润廉于心,擦亮“清风润心”廉政品牌。

一种高效量子密钥级联纠错算法的实现与分析

误码纠错是量子密钥分配后续数据处理过程的关键环节。基于奇偶监督矩阵码检错原理与级联纠错原理,提出了一种高效的级联纠错协议,并对协议的相关参数进行了理论优化分析。根据分析结果,利用仿真数据分别对单次级联纠错的纠错效率和纠错能力进行实验研究,得到不同初始误码率条件下的最优参数选择依据。利用优化的参数,对级联纠错协议的最终密钥生成效率进行了数据仿真分析。结果表明,当初始误码率分别为3、6和10%时,最终的密钥实际生成效率分别达到了77.67、63.21和46.82%。与理论值进行比较显示,本文协议的密钥生成效率接近理论效率的上限值。

一类部分均衡不完全区组设计的构造

区组设计与复数旋转码是互相促进的 ,受文献 [1]的启发 ,寻找部分均衡不完全区组设计PBIBD的简单构造。从复数旋转码的编码原理出发 ,给出了构造GF(p)及GF(pe)上的一类PBIBD的简单而实用的算法 ,从而在一定基础上推广了复数旋转码及提高了它的编码速度。

谱聚类的扰动分析

以矩阵的扰动理论为工具对谱聚类(spectral clustering)进行了分析,通过引入图的权矩阵并对权矩阵的谱和特征向量进行分析,得到了权矩阵的谱与聚类的类数、权矩阵特征值的大小与每一类所含点的个数、以及权矩阵的特征向量与聚类之间的关系.据此,设计了一个基于权矩阵的无监督谱聚类算法(unsupervised spectral clustering algorithm based on weight matrix,简记为USCAWM),并在模拟点集和实际的数据集上进行了实验,实验结果肯定了理论分析的正确性.