圆色数在若干图运算下的不变性

研究了圆色数在一些图运算下的不变性,并利用这些图运算：由已知圆色数为r=kd的图,构造出若干类圆色数为r的图。从一个已知圆色数为r的图（如Gkd）,分别借助于图的单一顶点合并、双重顶点合并以及笛卡尔积3种运算,得到了3类圆色数为r的图。     

单圈图和双圈图的群色数

若图G=(V,E),给定方向为D,A表示一个非平凡的阿贝尔群,F(G,A)表示映射f:E(G)→A的集合。若对任意f∈F(G,A)存在映射c:V(G)→A,使得G中的每一条有向边e=uυ∈E(G)(方向是u→υ)满足c(u)-c(v)≠f(e),这时说图G是A-可染的。使得图G在方向D下是A-可染的,A的最小阶数为图G的群色数,记为χg(G)。在分析单圈图和双圈图特性的基础上,讨论了它们的群色数。对于单圈图、双圈图可得出其群色数都是3。     

8mm线性调频源线性度的动态测量技术

线性度对线性调频雷达的距离分辨力有极大的影响。因此介绍了一种在线性调频源工作时动态测量其非线性度的方法,证明了当调角信号的调制指数很小时可以用一个调幅信号作近似。基于这个原理,利用频谱分析的方法可以重构出频率偏离函数的原始形状,从而确定了该调频源的非线性度。仿真实验考察了各种参数对测量精度的影响,并证明了测量相对误差低于2％。     

路和圈的弱直积图的星边色数

若图G的一个正常染色使得G中没有长为4的路是2-边染色的,则称此染色是G的一个星边染色,使得图G有星边染色的最小颜色数为星边色数,记作x′s(G).文章给出了路和圈的弱直积图的星边色数:对于图Pm×Cn(m≥2,n≥3)的星边色数分以下三种情形:x′s(P2×Cn)=3(n≥3);5≤x′s(Pm×Cn)≤6(m=3,4;n≥3);6≤x′s(Pm×Cn)≤8(m≥5,n≥3).     

一类Halin-图的均匀色数

对Δ(G) =4的Halin -图证明了 |V(G) | 0 (mod3)时 ,对任意整数的k≥「Δ(G) / 2 +1,G是可均匀k -可着色的。从而证明了这类Halin -图的均匀染色数的下界是「Δ(G) / 2 +1。     

几类循环图的分数染色数

通过构造几类图的最大独立集,给出了它们的分数染色数的下界;再通过构造具有该下界值的分数染色,给出了这几类循环图的分数染色数的上界,于是就确定了它们的分数染色数.     

拟正则图的最大边边连通度(英文)

定义了图的边边连通度,设计了一类具有最大边边连通度的拟正则图。     

最大团有n 1个顶点的n 5阶图的一类色等价图

证明了一类含有 K_(n 1)子图的 n 5阶图的色等价。     

一种双树复小波域最大散度差人脸识别方法

针对人脸图像,双树复小波变换具有良好的方向选择性、近似平移不变性,并且能够进行局部多尺度描述.本文利用双树复小波变换的优点,提出了一种基于双树复小波变换人脸特征表示的人脸识别方法.该方法首先利用DT-CWT捕获人脸图像不同尺度和方向的局部特征并形成人脸特征表示,然后结合最大散度差鉴别分析提取有助于分类的鉴别特征.实验结果表明该方法对于人脸分类是有效和鲁棒的.     

两类图的全染色问题

对图的全染色问题的研究现状及进展情况作了简要的介绍,并利用图的边染色的某些性质,研究了两类特殊图的全染色。     

k点可删的ID-因子临界图的度条件

研究了κ点可删的ID-因子临界图的度条件，得到使图G是κ点可删的ID-因子临界图的度的下界，同时说明该结果是严格的．     

n阶4、5度循环图的计数

将所有ｎ阶４度连通循环图所构成的集合记为Ｇ＿ｎ，Ｇ＿ｎ的元素个数记为｜Ｇ＿ｎ｜。文中首先导出了｜Ｇ＿ｎ｜的计算公式。然后将Ｇ＿ｎ中的图按图的同构关系分为一些等价类，进一步再将所有等价类按一定规则划分为Ⅰ型和Ⅱ型。记Ⅰ型等价类的个数为Ｔ，文中证明了ｎ阶４度不同构的连通循环图的个数有Ｔ个（当ｍ为偶时Ｔ为０），其中ｍ为小于ｎ且与ｎ互素的正整数个数的一半。同时文中也给出了ｎ阶５度不同构的连通循环图的类似的计算公式。     

拟正则图的最大线图连通度及其应用

引入了拟正则(p,q)图的最大线图连通度R(p,q),得到上、下界至多相差1的R(p,q)的取值范围:2m-2相似文献   

二度价格歧视情形下垄断厂商收益最大化条件

采用定量分析方法研究垄断厂商采用二度价格歧视条件下的收益变化，给出了收益最大化的条件，并给出了垄断厂商可能获得的最大收益。有关结论对厂商和消费者都有重要意义     

关于图的上可嵌入性与非邻节点度和的一个注记

进一步研究了2(或3)-边连通简单图的上可嵌入性与非邻节点度和的关系,得到如下结果:2-边连通简单图G为上可嵌入的条件及其下界表达式,而这个界是最好的,不能再继续改进;对于3-边连通的简单图,本文还给出了更为清楚的表达式.     

在子集条件约束下的最大熵分布及其应用

介绍了有关熵的概念及计算方法,并将其应用于构建一类新的分布估计算法(EDAs)。该类分布估计算法用基于最大熵估计种群中的模式概率分布和从最大熵分布中抽样取代遗传算法(GA)的交叉和变异,产生新的种群。在该类算法中,二阶连接模式算法由于只使用了连接模式,在解决变量之间相互作用趋向于发生在串中相互靠近的变量之间的一类问题时,比遗传算法更好。     

快速神经网络无损压缩方法研究

传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip(zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。     

马尔科夫转换的资本资产定价模型及其最大似然估计

从动态角度研究了资本资产定价模型,提出了马尔科夫转换的资本资产定价模型。与经典资本资产定价模型相比较,由似然比说明马尔科夫转换的资本资产定价模型的最大似然估计的参数好于经典资本资产定价模型的参数,并且对7天的股票收益率进行预测,结果平均绝对预测误差较小,估计出的参数β能更好地描述市场风险,以获得最优收益。     

全日制专业学位研究生培养模式探讨

全日制专业学位硕士培养最大的特点是培养对象为应届大学毕业生,因此如何把这些缺乏实践经验的大学生培养成符合经济社会发展需要的高素质实用型人才成了摆在我们面前的一大课题。文章从培养目标、培养过程、运行管理以及培养评价四个方面探讨了"校企政府联动"的培养模式,其中着重探讨了培养过程中的课程学习、校企联合培养、导师指导、项目研究等方面的问题。这种模式的优势在于可以通过高校、企业、政府和学生之间的良性互动来深化学生的理论学习,提高解决实际问题的能力和推动实践创新能力。