检索结果-内蒙古大学图书馆

密码学报 2014年第4期1卷 321-326页

作者：唐春明亓延峰徐茂智西华师范大学数学与信息学院南充637002 杭州电子科技大学理学院杭州310018 北京大学数学科学学院北京100871 北京大学数学及其应用教育部重点实验室北京100871

Bent函数作为组合对象可以应用于许多方面,如编码理论、极大长度序列、密码学、差集等.多输出Bent函数作为Bent函数的推广在分组密码的设计中有重要的应用.对于固定的整数n和d1,,,dt本文研究了集合B(d1,,,dt)m=﹛(λ1,...,λt)∈F2nt:Tr... 详细信息

Bent函数作为组合对象可以应用于许多方面,如编码理论、极大长度序列、密码学、差集等.多输出Bent函数作为Bent函数的推广在分组密码的设计中有重要的应用.对于固定的整数n和d1,,,dt本文研究了集合B(d1,,,dt)m=﹛(λ1,...,λt)∈F2nt:Trmn(λ1xd1+...+λtxdt)﹜是多输出Bent函数的性质,其中m/n.证明了若m1/m2,则有B(d1,...,dt)m2B(d1,...,dt)m1,并进一步利用B(d1,...,dt)1刻画了B(d1,...,dt)m作为应用,本文推广了Pasalic和Zhang的关于单项型多输出Bent函数Trmn(λxd) 的一些结果,给出了此类多输出函数Bent性的刻画.当Trmn(λxd)是多输出Bent函数时,Pasalic和Zhang猜想xd是F2m上的置换,本文给出了例子,说明这个猜想是不成立的.

关键词：布尔函数 Walsh-Hadamard变换 Bent函数多输出Bent函数

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一类新的多项式型超Bent函数的刻画

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密码学报 2014年第3期1卷 255-267页

超Bent函数作为一类特殊的Bent函数,在编码理论、序列、对称密码学和通信中都有重要的应用.此方面的主要工作是研究新的Bent函数和超Bent函数,以及布尔函数的Bent和超Bent性质的刻画.布尔函数的Bent性和超Bent性的完全刻画是非常困难的... 详细信息

超Bent函数作为一类特殊的Bent函数,在编码理论、序列、对称密码学和通信中都有重要的应用.此方面的主要工作是研究新的Bent函数和超Bent函数,以及布尔函数的Bent和超Bent性质的刻画.布尔函数的Bent性和超Bent性的完全刻画是非常困难的,具有特殊形式的布尔函数的Bent性和超Bent性较容易刻画,例如Dillon型和Niho型布尔函数.设n=2m,2mq,Li等研究了有限域2qF上的Dillon型超Bent函数:211 31 21 10Tr Trqqnri s q if x ax bx,其中2qaF,4bF,gcdr,q11.本文研究如下的Dillon型超Bent函数:2 2 211 3 2 1 3 1 31 21 0 1 2 10Tr Trqq q qnri s q ia a x a x x bx,其中2qaF,4bF.在gcdr,q11和gcdr,q13两种情形下给出了这类布尔函数的超Bent性的详细刻画.在一些特殊条件下,建立了此类超Bent函数与Kloosterman和之间的联系,可以使用Kloosterman和的特殊值来刻画这类超Bent函数.

关键词： Bent函数超Bent函数 Dillon型函数 Walsh-Hadamard变换 Kloosterman和

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对角型广义RBF神经网络在股票价格预测中的应用

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中国科技论文在线精品论文 2014年第13期7卷 1296-1306页

作者：刘双龙马尽文北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京100871

将对角型广义径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络应用于股票价格时间序列的分析与预测.在网络设计上,采用基于偏峰度准则的动态分合期望最大化(expectation maximization,EM)算法进行网络隐单元个数的确定,并同时完成参数... 详细信息

将对角型广义径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络应用于股票价格时间序列的分析与预测.在网络设计上,采用基于偏峰度准则的动态分合期望最大化(expectation maximization,EM)算法进行网络隐单元个数的确定,并同时完成参数初始值的选取;在网络学习上,采用同步最小均方误差(least mean square,LMS)学习算法进行参数学习和确定.实验结果表明:对角型广义RBF神经网络能够有效地进行股票价格预测,具有较好的应用前景.

关键词：应用数学径向基函数神经网络期望最大化算法股票价格时间序列预测

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Cosh-Hilbert变换反演的矩方法及其在单光子发射计算机断层成像中的应用(英文)

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计算物理 2013年第6期30卷 799-807页

作者：罗守胜杨建生周铁北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京100871

基于反演Hilbert变换的Tricomi公式和双曲余弦函数Taylor展开,给出一种反演双曲余弦Hilbert变换(CHT)的数值算法,并应用于单光子发射计算机断层成像.利用Taylor展开将函数的CHT变换表示为其Hilbert变换和由各阶矩组成的修正项.利用Tric... 详细信息

基于反演Hilbert变换的Tricomi公式和双曲余弦函数Taylor展开,给出一种反演双曲余弦Hilbert变换(CHT)的数值算法,并应用于单光子发射计算机断层成像.利用Taylor展开将函数的CHT变换表示为其Hilbert变换和由各阶矩组成的修正项.利用Tricomi公式得到一个关于函数各阶矩的线性方程组.通过对方程组的截断,可以求得函数的有限阶矩,并得到函数的近似重建.通过数值实验与精确重建公式进行比较,验证了算法的有效性.

关键词： SPECT Cosh-Hilbert变换矩方法

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解析函数在多连通区域上的间断Riemann-Hilbert问题（英文）

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北京大学学报（自然科学版） 2013年第6期49卷 937-944页

作者：闻国椿北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京100871

针对解析函数在多连通区域上的间断边值问题没有得完全的解决,提出完整解决解析函数在多连通区域上的间断Riemann-Hilbert边值问题的方法,并给出此间断边值问题的适定提法,证明了该间断边值问题解的存在唯一性。

关键词：间断Riemann-Hilbert问题解析函数多连通区域

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PCA联合子空间理论的规范化与扩展

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信号处理 2013年第12期29卷 1638-1643页

作者：徐斌马尽文北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室北京100871

对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特... 详细信息

对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特征根"的启发式取值正是其极大似然估计。本文进一步对样本残差的概率模型进行了扩展,提出了扩展型逐类联合子空间算法。最后,本文通过在真实数据上实验结果证明了扩展型逐类联合子空间算法的优越性。

关键词：主成分分析(PCA) 贝叶斯分类联合子空间

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对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测

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信号处理 2013年第12期29卷 1609-1614页

作者：马尽文青慈阳北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室北京100871

径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用。本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习。进一步,... 详细信息

径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用。本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习。进一步,将对角型广义RBF神经网络应用于非线性时间序列预测,得到了预测准确率高和速度快的效果。

关键词： RBF神经网络贝叶斯阴阳和谐学习非线性时间序列预测

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基于方向多尺度变换和统计建模的纹理分类方法

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中国科学：数学 2013年第11期43卷 1059-1070页

作者：董永生北京大学数学科学学院信息科学系北京100871 数学及其应用教育部重点实验室北京100871

纹理是图像分析和识别中经常使用的关键特征,而小波变换则是图像纹理表示和分类中的常用工具.然而,基于小波变换的纹理分类方法常常忽略了小波低频子带信息,并且无法提取图像纹理的块状奇异信息.本文提出小波子带系数的局部能量直方图... 详细信息

纹理是图像分析和识别中经常使用的关键特征,而小波变换则是图像纹理表示和分类中的常用工具.然而,基于小波变换的纹理分类方法常常忽略了小波低频子带信息,并且无法提取图像纹理的块状奇异信息.本文提出小波子带系数的局部能量直方图建模方法、轮廓波特征的Poisson混合模型建模方法和基于轮廓波子带系数聚类的特征提取方法,并将其应用于图像纹理分类上.基于局部能量直方图的纹理分类方法解决了小波低频子带的建模难题,基于Poisson混合模型的纹理分类方法则首次将Poisson混合模型用于轮廓子带特征的建模,而基于轮廓波域聚类的纹理分类方法是一种快速的分类方法.实验结果显示,本文所提出的三类方法都超过了当前典型的纹理分类方法.

关键词：方向多尺度变换统计建模 Poisson混合模型纹理分类纹理检索

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广义RBF神经网络在煤矿冲击地压预测上的应用

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信号处理 2013年第12期29卷 1689-1695页

作者：李焱马尽文北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室北京100871 黑龙江科技大学理学院哈尔滨150027

本文将广义径向基函数(RBF)神经网络应用于华丰煤矿实测的煤矿中冲击地压数据的建模和短期预报。在网络设计上,本文采用了贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行网络隐单元个数的确定和参数初始值的选取,而在参数学习上,本文则采用了同步LMS... 详细信息

本文将广义径向基函数(RBF)神经网络应用于华丰煤矿实测的煤矿中冲击地压数据的建模和短期预报。在网络设计上,本文采用了贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行网络隐单元个数的确定和参数初始值的选取,而在参数学习上,本文则采用了同步LMS学习算法。实验结果表明,这种基于广义RBF神经网络的预测方法在精度和速度上有了显著的优势,能够满足在工程应用中的实际要求。

关键词： RBF神经网络贝叶斯阴阳和谐学习矿山冲击地压预测

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对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测

对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测

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第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会

作者：马尽文青慈阳北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室北京 100871

径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习.进一步,将... 详细信息

径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习.进一步,将对角型广义RBF神经网络应用于非线性时间序列预测,得到了预测准确率高和速度快的效果.

关键词： RBF神经网络非线性时间序列数值预测贝叶斯阴阳和谐学习算法

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