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Adaptive multiple subtraction using a constrained L1-norm method with lateral continuity 被引量:9
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作者 Pang Tinghua Lu Wenkai Ma Yongjun 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2009年第3期241-247,299,300,共9页
The Lt-norm method is one of the widely used matching filters for adaptive multiple subtraction. When the primaries and multiples are mixed together, the L1-norm method might damage the primaries, leading to poor late... The Lt-norm method is one of the widely used matching filters for adaptive multiple subtraction. When the primaries and multiples are mixed together, the L1-norm method might damage the primaries, leading to poor lateral continuity. In this paper, we propose a constrained L1-norm method for adaptive multiple subtraction by introducing the lateral continuity constraint for the estimated primaries. We measure the lateral continuity using prediction-error filters (PEF). We illustrate our method with the synthetic Pluto dataset. The results show that the constrained L1-norm method can simultaneously attenuate the multiples and preserve the primaries. 展开更多
关键词 Multiple attenuation adaptive multiple subtraction l1-norm lateral continuity
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A NEURAL-BASED NONLINEAR L_1-NORM OPTIMIZATION ALGORITHM FOR DIAGNOSIS OF NETWORKS* 被引量:8
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作者 He Yigang (Department of Electrical Engineering, Hunan University, Changsha 410082)Luo Xianjue Qiu Guanyuan(School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049) 《Journal of Electronics(China)》 1998年第4期365-371,共7页
Based on exact penalty function, a new neural network for solving the L1-norm optimization problem is proposed. In comparison with Kennedy and Chua’s network(1988), it has better properties.Based on Bandler’s fault ... Based on exact penalty function, a new neural network for solving the L1-norm optimization problem is proposed. In comparison with Kennedy and Chua’s network(1988), it has better properties.Based on Bandler’s fault location method(1982), a new nonlinearly constrained L1-norm problem is developed. It can be solved with less computing time through only one optimization processing. The proposed neural network can be used to solve the analog diagnosis L1 problem. The validity of the proposed neural networks and the fault location L1 method are illustrated by extensive computer simulations. 展开更多
关键词 FAUlT DIAGNOSIS l1-norm NEURAl OPTIMIZATION
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禁用{B_(k+1),K_(2,l+1)}的图α谱半径极值问题
3
作者 周金秀 王文环 《青海师范大学学报(自然科学版)》 2023年第4期48-52,共5页
令K_(s,t)是完全二部图,K_(n)是完全图,其中s,t和n是正整数.令B_(4,l)是由l个共享一条边的K_(4)构成的图,B_(l)是由B_(4,l)的所有生成子图构成的集合.本文研究了禁用{B_(k+1),K_(2,l+1)}的图的最大α-谱半径问题.利用B_(k+1)和K_(2,l+1... 令K_(s,t)是完全二部图,K_(n)是完全图,其中s,t和n是正整数.令B_(4,l)是由l个共享一条边的K_(4)构成的图,B_(l)是由B_(4,l)的所有生成子图构成的集合.本文研究了禁用{B_(k+1),K_(2,l+1)}的图的最大α-谱半径问题.利用B_(k+1)和K_(2,l+1)的结构特点以及基本不等式,在具有n个顶点、最大度为Δ且禁用{B_(k+1),K_(2,l+1)}的连通图中,获得了α-谱半径的上界,且刻画了达到上界的极值图.相应地,在具有n个顶点、最大度为Δ且禁用B_(k+1)或K_(2,l+1)的连通图中,得到了α-谱半径的上界. 展开更多
关键词 α-谱半径 禁用{B_(k%PlUS%1) K_(2 l%PlUS%1)} 谱Turán型极值问题
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<i>L</i>(0, 1)-Labelling of Cactus Graphs 被引量:1
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作者 Nasreen Khan Madhumangal Pal Anita Pal 《Communications and Network》 2012年第1期18-29,共12页
An L(0,1)-labelling of a graph G is an assignment of nonnegative integers to the vertices of G such that the difference between the labels assigned to any two adjacent vertices is at least zero and the difference betw... An L(0,1)-labelling of a graph G is an assignment of nonnegative integers to the vertices of G such that the difference between the labels assigned to any two adjacent vertices is at least zero and the difference between the labels assigned to any two vertices which are at distance two is at least one. The span of an L(0,1)-labelling is the maximum label number assigned to any vertex of G. The L(0,1)-labelling number of a graph G, denoted by λ0.1(G) is the least integer k such that G has an L(0,1)-labelling of span k. This labelling has an application to a computer code assignment problem. The task is to assign integer control codes to a network of computer stations with distance restrictions. A cactus graph is a connected graph in which every block is either an edge or a cycle. In this paper, we label the vertices of a cactus graph by L(0,1)-labelling and have shown that, △-1≤λ0.1(G)≤△ for a cactus graph, where △ is the degree of the graph G. 展开更多
关键词 graph labelling Code ASSIGNMENT l(0 1)-labelling CACTUS graph
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<i>L</i>(2,1)-Labeling of the Brick Product Graphs
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作者 Xiujun Zhang Hong Yang Hong Li 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2017年第8期1529-1536,共8页
A k-L(2,1)-labeling for a graph G is a function such that whenever and whenever u and v are at distance two apart. The λ-number for G, denoted by λ(G), is the minimum k over all k-L(2,1)-labelings of G. In this pape... A k-L(2,1)-labeling for a graph G is a function such that whenever and whenever u and v are at distance two apart. The λ-number for G, denoted by λ(G), is the minimum k over all k-L(2,1)-labelings of G. In this paper, we show that for or 11, which confirms Conjecture 6.1 stated in [X. Li, V. Mak-Hau, S. Zhou, The L(2,1)-labelling problem for cubic Cayley graphs on dihedral groups, J. Comb. Optim. (2013) 25: 716-736] in the case when or 11. Moreover, we show that? if 1) either (mod 6), m is odd, r = 3, or 2) (mod 3), m is even (mod 2), r = 0. 展开更多
关键词 graph lABElING BRICK Product graph l((2 1)-labeling Frequency ASSIGNMENT Problem
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ZONAL SPHERICAL POLYNOMIALS WITH MINIMAL L_1-NORM
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作者 M. Reimer 《Analysis in Theory and Applications》 1995年第3期22-35,共14页
Radial functions have become a useful tool in numerical mathematics. On the sphere they have to be identified with the zonal functions. We investigate zonal polynomials with mass concentration at the pole, in the sens... Radial functions have become a useful tool in numerical mathematics. On the sphere they have to be identified with the zonal functions. We investigate zonal polynomials with mass concentration at the pole, in the sense of their L1-norm is attaining the minimum value. Such polynomials satisfy a complicated system of nonlinear e-quations (algebraic if the space dimension is odd, only) and also a singular differential equation of third order. The exact order of decay of the minimum value with respect to the polynomial degree is determined. By our results we can prove that some nodal systems on the sphere, which are defined by a minimum-property, are providing fundamental matrices which are diagonal-dominant or bounded with respect to the ∞-norm, at least, as the polynomial degree tends to infinity. 展开更多
关键词 ZONAl SPHERICAl POlYNOMIAlS WITH MINIMAl l1-norm
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图的L(d,1,1)-标号 被引量:7
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作者 段滋明 苗正科 苗连英 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1135-1139,共5页
给出了图L(d,1,1)-标号的一般性质.对一般图G,给出了构造L(d,1,1)-标号的一个算法,证明了λd,1,1(G)≤Δ3-Δ2+dΔ.对最大度Δ的树T,证明了d+Δ-1≤λd,1,1(T)≤d+2Δ-2,并且式中的上界与下界都是可达的.此外,对于两类特殊的树图:拟正则... 给出了图L(d,1,1)-标号的一般性质.对一般图G,给出了构造L(d,1,1)-标号的一个算法,证明了λd,1,1(G)≤Δ3-Δ2+dΔ.对最大度Δ的树T,证明了d+Δ-1≤λd,1,1(T)≤d+2Δ-2,并且式中的上界与下界都是可达的.此外,对于两类特殊的树图:拟正则树TΔ及正则毛毛虫Catn,给出了确切的L(d,1,1)-标号数,其中d≥2. 展开更多
关键词 图标号 l(d 1 1)-标号 频率分配
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具有容错能力的L_1最优化半自动2D转3D 被引量:2
8
作者 袁红星 安鹏 +1 位作者 吴少群 郑悠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期447-455,共9页
半自动2D转3D的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度.现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异,以及2D转3D对用户误标注的容错性.针对上述问题,借助L1范数对异常数据的抵制,在一个统一框架下实现结构相关具有容错能... 半自动2D转3D的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度.现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异,以及2D转3D对用户误标注的容错性.针对上述问题,借助L1范数对异常数据的抵制,在一个统一框架下实现结构相关具有容错能力的稀疏深度稠密插值.首先,利用L1范数表示估计深度和用户分配深度在标注位置的差异,建立数据项;其次,根据特征的相似性用L1范数计算局部相邻像素点之间的深度差异,建立局部正则项;再次,对图像进行超像素分割,根据不同超像素内代表性像素点之间深度差异的L1测度,建立全局正则项;最后,用上述数据项和正则项构建能量函数,并通过分裂Bregman算法予以求解.无误差和有误差情况下的实验结果表明,与边缘保持的最优化插值、随机游走、混合图割与随机游走、软分割约束的最优化插值和非局部化随机游走相比,本文估计深度图绘制的虚拟视点图像空洞和伪影损伤更小.在误操作情况下,本文比上述方法 PSNR改善了0.9d B以上,且在视觉上屏蔽了用户误操作的影响. 展开更多
关键词 2D转3D 最优化 随机游走 图割 l1范数
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外平面图的L(d,1)-标号 被引量:3
9
作者 张苏梅 马巧灵 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第3期258-260,共3页
研究外平面图G的L(d,1)-标号问题,证明了外平面图的L(d,1)-标号数满足:λd≤Δ+2(2d-1)。对于L(d,1)-标号问题有一著名猜想:对最大度为Δ的任意图有λ(G)≤Δ2,本论文证明了此猜想对外平面图是正确的。
关键词 外平面图 l(d 1)-标号 最大度
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广义Petersen图的L(d,1)-标号 被引量:2
10
作者 马巧灵 张苏梅 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第3期256-258,共3页
图G的顶点集到非负整数集的一个映射f满足:对任意的x,y∈V(G),当dG(x,y)=1时,有f(x)-f(y)≥d;当dG(x,y)=2时,有f(x)-f(y)≥1。图的一个k-L(d,1)-标号是指图的一个标号L(d,1)使得min{f(v)|v∈V(G)}=k,标号数简记为λd(G)。研究了广义的Pe... 图G的顶点集到非负整数集的一个映射f满足:对任意的x,y∈V(G),当dG(x,y)=1时,有f(x)-f(y)≥d;当dG(x,y)=2时,有f(x)-f(y)≥1。图的一个k-L(d,1)-标号是指图的一个标号L(d,1)使得min{f(v)|v∈V(G)}=k,标号数简记为λd(G)。研究了广义的Petersen图的标号L(d,1),给出一个特殊的标号方法,得到了广义的Petersen图的标号数λd(G)≤4d。 展开更多
关键词 运筹学 l(d 1)-标号 PETERSEN图 广义的Petersen图
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一类连通可满着色图的L(2,1)标号 被引量:1
11
作者 赵小玲 吕长虹 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期9-12,共4页
令G=(V(G),E(G))是一个简单图,Mp(G)为图G的广义Mycielski图.图G的L(2,1)标号数记作λ(G),定义为λ(G)=min{k|G有一个k-L(2,1)标号}.一个连续的L(2,1)标号是一个L(2,1)标号,使得所用的标号是连续的,相应的标号数记作-λ(G).凡是满足λ(G... 令G=(V(G),E(G))是一个简单图,Mp(G)为图G的广义Mycielski图.图G的L(2,1)标号数记作λ(G),定义为λ(G)=min{k|G有一个k-L(2,1)标号}.一个连续的L(2,1)标号是一个L(2,1)标号,使得所用的标号是连续的,相应的标号数记作-λ(G).凡是满足λ(G)=-λ(G)的图称为可满着色图.给出了一些特殊图的广义Mycielski图的L(2,1)标号数,从中发现一些广义Mycielski图为可满着色图,并由此猜想广义Mycielski图(除Mp(Kn)之外)为可满着色图. 展开更多
关键词 频道分配问题 广义MYCIElSKI图 l(2 1)标号 连续l(2 1)标号 可满着色图
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弦图的L(3,2,1)-标号(英文) 被引量:1
12
作者 袁万莲 翟明清 《运筹学学报》 CSCD 2010年第3期48-54,共7页
图G的一个L(3,2,1)-标号是指从V(G)到非负整数集的一个映射f,满足:当d_G(u,u)=1时,|f(u)-f(v)|≥3;当d_G(u,v)=2时,|f(u)-f(v)|≥2;当d_G(u,v)=1时,|f(u)-f(v)|≥1.L(3,2,1)-标号问题就是确定出最小的整数λ_3(G)使得G存在最大标号不超... 图G的一个L(3,2,1)-标号是指从V(G)到非负整数集的一个映射f,满足:当d_G(u,u)=1时,|f(u)-f(v)|≥3;当d_G(u,v)=2时,|f(u)-f(v)|≥2;当d_G(u,v)=1时,|f(u)-f(v)|≥1.L(3,2,1)-标号问题就是确定出最小的整数λ_3(G)使得G存在最大标号不超过该数的L(3,2,1)-标号.本文研究了弦图的L(3,2,1)-标号问题,获得了弦图及其一些子类,如扇,r-路,r-树等的λ_3数的界. 展开更多
关键词 运筹学 频率分配问题 l(3 2 1)-标号 弦图 r-路 R-树
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非负l^1图及其在谱聚类中的应用
13
作者 史加荣 杨威 魏宗田 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期6-7,23,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 非负l1 谱聚类 l1最小化 手写字符聚类
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Halin图的L(d,1)标号
14
作者 张苏梅 王纪辉 马巧灵 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第1期21-23,共3页
给定图G和正整数d,图G的L(d,1)标号是指从图G的顶点集到非负整数集的一个映射f满足:对任意的x,y∈V(G),当dG(x,y)=1时,有|f(x)-f(y)|≥d;当dG(x,y)=2时,有|f(x)-f(y)|≥1。图G的L(d,1)标号数λd(G)是指最小的正整数k使得G有一个L(d,1)标... 给定图G和正整数d,图G的L(d,1)标号是指从图G的顶点集到非负整数集的一个映射f满足:对任意的x,y∈V(G),当dG(x,y)=1时,有|f(x)-f(y)|≥d;当dG(x,y)=2时,有|f(x)-f(y)|≥1。图G的L(d,1)标号数λd(G)是指最小的正整数k使得G有一个L(d,1)标号f满足f(V){0,1,2,…,k}。已知对于最大度为Δ的一般图有λd(G)≤Δ2+(d-1)Δ。讨论了Halin图的L(d,1)标号问题,证明了λd(G)≤Δ+3(2d-1)。 展开更多
关键词 HAlIN图 l(d 1)标号 l(d 1)标号数
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Goldberg snark图的L(3,2,1)-标号
15
作者 董晓媛 马登举 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期5-7,共3页
讨论了Goldberg snark图的L(3,2,1)-标号问题,给出了Goldberg snark图Bk的L(3,2,1)-标号数的界,即11≤λ_(3,2,1)(B_k)≤16.
关键词 l(3 2 1)-标号 Goldberg snark图 标号问题
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图的L(d,1)-标号的一个推广
16
作者 高敏刚 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期12-15,19,共5页
引入裂变图的概念 ,将图的L(d ,1) -标号推广到赋权图的L(0 ,1,2d ,d ,1) -标号 ,给出了一般图的裂变图的L(0 ,1,2d ,d ,1) -标号数的一个上界 ,并分别给出了两类平面图及相关图的裂变图L(0 ,1,2d ,d ,1) 标号数一个上界 .
关键词 频率分配 裂变图 l(0 1 2 d d 1)-标号
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基于l^1范数和k近邻叠加图的半监督分类算法 被引量:2
17
作者 张云斌 张春梅 +1 位作者 周千琪 戴模 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期850-855,共6页
为了构造一个能够较好反映数据真实分布的图以提高分类性能,文中提出基于l1范数和k近邻叠加图的半监督分类算法.首先构造一个l1范数图,作为主图,然后构造一个k近邻图,作为辅图,最后将二者按一定比例叠加,得到l1范数和k近邻叠加(LNKNNS)... 为了构造一个能够较好反映数据真实分布的图以提高分类性能,文中提出基于l1范数和k近邻叠加图的半监督分类算法.首先构造一个l1范数图,作为主图,然后构造一个k近邻图,作为辅图,最后将二者按一定比例叠加,得到l1范数和k近邻叠加(LNKNNS)图.实验中选择标记样本比例从5%到25%,将基于LNKNNS图的半监督分类算法在USPS数据库上对比其它图(指数权重图、k近邻图、低秩表示图和l1范数图)的算法.实验表明,文中算法的分类识别率更高,更适合基于图的半监督学习. 展开更多
关键词 半监督分类 l1 范数图 k近邻图 k近邻叠加图
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R(n,1×m)型图的L(3,2,1)-标号
18
作者 郑学谦 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2013年第4期20-21,86,共3页
文章给出了当n≤7时,R(n,1×m)型图的L(3,2,1)-标号数λ3,并提出当n≥8时,R(n,1×m)型图的L(3,2,1)-标号数λ3的猜想.
关键词 R(4 1×n)型图 l(3 2 1)-标号 l(3 2 1)-标号数λ3 导出子图
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无爪图与分裂图的L(d,1)-T标号 被引量:1
19
作者 王慧娟 孙磊 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期12-15,共4页
给定一个简单连通图G及其一棵支撑树T,图G的1个L(d,1)-T标号即一个标号函数g满足:①G的任意2个相邻点的标号至少差1;②T上任意两个相邻点的标号至少差d;③G上任意两个距离为2的点的标号至少差1.本文研究了无爪图与分裂图的L(d,1)-T标号... 给定一个简单连通图G及其一棵支撑树T,图G的1个L(d,1)-T标号即一个标号函数g满足:①G的任意2个相邻点的标号至少差1;②T上任意两个相邻点的标号至少差d;③G上任意两个距离为2的点的标号至少差1.本文研究了无爪图与分裂图的L(d,1)-T标号并给出了Tld,T(G)一个界. 展开更多
关键词 l(d 1)-标号 l(d 1)-T标号 支撑树 无爪图 分裂图
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一类广义Petersen图的L(2,1)-标号 被引量:1
20
作者 陈华珠 樊锁海 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期22-25,共4页
图G的L(2,1)-标号是从图G的顶点集到非负整数集的一个映射f:V(G){0,1,2,…},它满足对任意两个顶点x,y,当d(x,y)=1时,|f(x)-f(y)|≥2;当d(x,y)≥2时,|f(x)-f(y)≥1.研究了n≡0(mod3)的广义Petersen图G=P(n,t)的L(2,1)-标号数l2,1(G),得到... 图G的L(2,1)-标号是从图G的顶点集到非负整数集的一个映射f:V(G){0,1,2,…},它满足对任意两个顶点x,y,当d(x,y)=1时,|f(x)-f(y)|≥2;当d(x,y)≥2时,|f(x)-f(y)≥1.研究了n≡0(mod3)的广义Petersen图G=P(n,t)的L(2,1)-标号数l2,1(G),得到当t≡0(mod3),5≤l2,1(G)≤8,否则l2,1(G) 展开更多
关键词 l(2.1)-标号 广义PETERSEN图 频率分配
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