L图的确定

通过对L图存在性的探讨研究 ,得出结论 :当顶点数ν与边数ε分别满足公式。ν=2 +∑mn=1 n ε=ν+m - 1 ( 2≤m≤ 3)时 。

非负l^1图及其在谱聚类中的应用

信息图的构造对许多机器学习任务来说是至关重要的。基于稀疏表示理论,提出了一种有向非负l1图。在构造此图的过程中,先将每个样例表示成其他样例的非负线性组合,再通过求解l1最小化问题来同时获得近邻样例和对应的相似度。最后将基于非负l1图的谱聚类方法应用于手写字符的聚类问题。与基于l1图的谱聚类方法相比,所提方法具有较好的聚类性能和较低的计算复杂度。

关于图的 L(2 ,1)标号核图(英文)

图的 L(2 ,1 )标号核图来自频率分配问题而导致的图论问题 .在本文中 ,我们证得 :(i)对任意简单图G,存在 G的一个标号核图 Gcore,使得 L(G) =L(Gcore)和 L(G)≥ |V(Gcore) |- 1 ;(ii)设图 G有 p个顶点且边集|E(G) |≠ ,存在路 Pi G(1≤ i≤ m)和路 Hs Gc(1≤ s≤ n) ,其中在 G中 V(Pi)∩ V(Pj) = (i≠ j) ,在 Gc中 V(Ps)∩ V(Pt) = (s≠ t) ,则有 mt=1|V(Pt) |+ ns=1|V(Hs) |- (m +n)≥ p;(iii) G是 p(p≥ 5)个顶点的简单图 ,则有 p +3≤ L(G) +L(Gc)≤ 3p -

结合L1图模型和局部保持投影特征的SAR变形目标识别方法

局部保持投影(LPP)是一种能描述数据实际分布的流形学习算法,可以有效地捕获数据的局部信息。针对高精度SAR变形目标识别问题,文中提出一种结合L1图模型和LPP的SAR变形目标识别算法。考虑到稀疏描述具有判别力且对噪声具有鲁棒性的优点,构建L1图模型捕获样本之间的局部结构。此外,还采用一种正则化方法有效地解决了LPP算法中存在的矩阵奇异性问题。

关于图的L(3,2,1)-标号问题

图 G的 L (2 ,1) -标号是一个从顶点集 V(G)到非负整数集的函数 f (x) ,使得若 d(x,y) =1,则 | f (x)- f (y) |≥ 2 :若 d(x ,y) =2 ,则 | f (x) - f (y) |≥ 1.图 G的 L (2 ,1) -标号数λ(G)是使得 G有 max{ f (v) :v∈ V(G) } =k的 L(2 ,1) -标号中的最小数 k.本文将 L(2 ,1) -标号问题推广到更一般的情形即 L(3,2 ,1) -标号问题 ,并得出了细分图、Descartes图的 λ3 (G)的上界 .

用L型矩阵图分析摩托车紧固件工艺及扭矩控制

摩托车紧固件是保证摩托车装配性能的关键部件,主要表现在扭矩和自锁性能,其中一些件的质量好坏和工艺是否正确直接影响车辆行驶和骑乘安全。因此,掌握紧固件的工艺过程和扭矩控制,对提高摩托车安全性和可靠性有重要的指导意义。

基于L1图的联合稀疏鲁棒判别回归

常用的回归模型因基于L2范数而对异常数据较为敏感,且算法得到的投影数量受到样本类别数的限制。为解决这些问题,提出了一种基于L1图的联合稀疏鲁棒判别回归模型。基于稀疏表示构造L1图,这样可自适应地寻找数据的近邻,并保留数据的局部几何结构;模型利用L2,1范数表示损失函数并将L1图融入其中以增强算法的鲁棒性,而L2,1范数惩罚项能保证联合稀疏性和有效特征提取的鲁棒性;最后采用交替迭代方法去求解该模型。在含有异常值的人脸库上进行实验,说明算法在有效降维的同时能进一步提高判别能力。

删边梯子图和“L”型梯子图的反强迫数

通过分类计算的方法得到了删边梯子图的反强迫谱,进而得到了“L”型梯子图的反强迫数,过程中得到了斐波那契数列的一个组合证明。

L形圆图的绘制及应用

对于电机设计、运行专业人员,灵活运用和制定异步电机的圆图,应是毫无疑意的。但对一般初步接触电机理论的人员来说,对它还是觉得比较复杂,难于领会。本文就电机的L形圆图绘制及用它求电动机各种特性的方法作一简述,旨在让初学者掌握它。

自适应多视角学习及其在图像分类中的应用

针对现有多视角学习算法在构建近邻图时缺乏数据自适应性问题,提出一种自适应多视角学习(AMVL)算法。该算法首先利用L1范数具有自动数据样本选择的特性,对不同视角分别构建有向的L1图;然后根据得到的L1图,最小化各个视角下的低维重建误差;最后对不同视角间进行多视角全局坐标对齐,得到自适应多视角学习算法的目标函数。此外,还提出一种迭代优化求解方法来对所提目标函数进行优化求解。将该算法应用到图像分类问题,在Corel5K和NUS-WIDE-OBJECT两个公共图像数据集上与现有算法进行对比。实验结果表明:所提方法在这两个数据集上可以分别提高最高5%和2%的分类准确率;优化求解算法可以保证在100次迭代内收敛;算法所得到的近邻数目具有数据自适应性。

正则图的第二大特征值的分布

研究了当G是连通正则图时 ,其第二大特征值在区间 [0 ,1)上的分布情况。结果表明 ,若G为连通正则图 ,则λ2 (G) <1,当且仅当G为完全等l部图Kp ,p ,… ,p(lp =n)或G =G1 G2 … Gl,其中 Gi 为奇圈 ,1≤i≤l。

T_3-受限图的路可扩性

剖分无爪图K1,3的一边所得到的图形称为T3图,如果图G中任意一个与T3同构的导出子图的3个1度顶点之间至少有一条边,则称图G为T3-受限图.证明了连通、局部3-连通的T3-受限图是路可扩的.

Excel在络合滴定可行性分析中的应用

日常工作中,经常需要通过计算绘制一些曲线图,不但工作量大、出错的机率大,而且手工绘图难度也大。应用办公软件Excel的强大功能可以快速、精确地绘制出络合物的各级存在形式分布分数曲线图(即δ-lg[L]关系图),能很直观地对络合滴定试验的可行性进行分析。

利用EXCEL软件对HIV抗体测定进行室内质量控制

目的利用EXCEL软件对HIV抗体测定进行室内质量控制。方法在EXCEL软件上建立"即刻法"质控和L-J质控图模版,然后将每次测定获得的室内质控血清OD值、S/CO值填入相应单元格,软件自动计算得出各项结果,并且实时更新"即刻法"、L-J质控图。结果通过EXCEL软件在HIV抗体室内质控血清连续测定3次后,即可对第3次检验结果进行质控,结合L-J质控图可以得到每个月和累计几个月的室内质量控制图。结论 EXCEL电子表格软件可以在HIV抗体检测工作中发挥重要的室内质量控制作用。

中国城市交通治理政策研究

在当前城市集聚和扩展的大背景下,城市人口和机动车的激增导致交通拥堵、交通污染等问题成了很多城市不得不面对的难题。因此,从公共政策角度出发,分析我国交通政策中存在的问题,在此基础上提出政策建议具有重要的现实意义。

基于半监督协同训练的无人机对地目标跟踪

由于目标小、可区分性差,无人机对地目标跟踪较传统视频目标跟踪更容易丢失目标,提出一种基于l_1图半监督协同训练的目标跟踪算法。算法首先提取样本的颜色和纹理特征构建两个充分冗余的视图,再以基于l_1图的半监督学习算法取代传统协同训练中的监督学习方法构建单视图中的分类器,提高有限标记样本条件下的分类正确率,然后通过基于负类学习的协同训练算法协同更新两个视图的分类器,最后根据不同视图的相似度分布熵融合各分类器的分类结果实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效提高分类器的判别能力,具有良好的跟踪性能。

实施社区卫生服务属地管理对儿童计划免疫管理和传染病控制的影响

目的了解、对比广州市黄石街实施社区卫生服务属地管理前后0～3岁儿童计划免疫接种情况、儿童家长计划免疫和传染病知识知晓率变化，分析影响儿童及时接种的因素，探讨社区卫生服务属地管理模式对儿童计划免疫和传染病控制工作的意义。方法采用PPS抽样的方法，对黄石街0～3岁儿童及家长进行调查。结果黄石街社区卫生服务中心实施社区卫生服务属地管理前后卡介苗、脊灰疫苗、乙肝疫苗、百白破疫苗、麻疹成分疫苗和乙脑疫苗“六苗”的全程接种率分别为90．00％、97．50％，全程接种及时率分别为84．76％、95．00％。实施属地管理前后儿童家长计划免疫和传染病知识知晓率分别为86．46％、93．16％。影响儿童及时接种的因素包括家长对疫苗及传染病的认识、间隔时间、接种次数等因素。结论实施社区属地管理对提高儿童计划免疫接种率，控制辖区传染病起到积极作用。

基于不对称边界的变精度粗糙集的参数选择

不对称边界的变精度粗糙集是Pawlak粗糙集、变精度粗糙集的推广,在l和u参数作用下,使粗糙集模型更加一般化,完善了近似空间的概念。基于不对称变精度粗糙集模型研究的基础上,提出了分类质量和依赖度的方法对不精确信息进行度量,对决策表进行约简。在l,u值的选取,提出了单参数控制的方法,通过l,u-质量图分析和计算验证了方法的有效性。

“保险真好”

近日,海军航空技术学院的邢于梅同志给我们寄来一份稿件,感叹其对保险理性消费的心声,这种亲身感受无疑将有助于广大市民接近保险,从而带动全社会保险意识的普遍提高。当然,保险的主要职能是提供保险保障,是有别于其它任何投资渠道的区别所在。

第一部分 象棋竞赛规则⑧

1.其他棋子和帅(将)同时捉吃对方的棋子,均按捉处理。 着法: 1.帅六平五 卒5平4 2.帅五平六 卒4平5 3.帅六平五 如图1,红帅捉卒本来是闲,但双马也同时轮流捉卒,按长捉处理。红方不变作负。