检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2014年第11期63卷 74-79页

作者：周兴旺林丽烽马洪罗懋康四川大学数学学院成都610064 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

本文将细胞内环境假定为分数阶牛顿黏弹性体并建立了单位质量的一维线动分子马达的时间非对称分数阶类郎之万棘齿模型,其中的周期势函数是空间对称的,而用于刻画ATP水解反应引起的环境波动的则是无偏的时间非对称类郎之万噪声.然后本文... 详细信息

本文将细胞内环境假定为分数阶牛顿黏弹性体并建立了单位质量的一维线动分子马达的时间非对称分数阶类郎之万棘齿模型,其中的周期势函数是空间对称的,而用于刻画ATP水解反应引起的环境波动的则是无偏的时间非对称类郎之万噪声.然后本文将模型转化为离散映射以便进行计算机模拟.最后本文以Logistic映射所生成的类郎之万噪声为例简单模拟了模型的定向输运行为.各参数情形下的模拟结果均显示:无需势函数的空间对称破缺,时间非对称的类郎之万噪声已足以引起模型的定向输运.负向的输运行为应归因于Logistic映射的两个不稳定不动点的非对称分布.因此,尽管模拟结果同整数阶模型相比并无本质区别,但分数阶模型对于分子马达的噪声整流机理的刻画却无疑更接近实际情况.

关键词：类郎之万噪声分数阶类郎之万棘齿时间非对称定向输运

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空时非对称分数阶类Langevin棘齿

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物理学报 2014年第16期63卷 29-35页

作者：周兴旺林丽烽马洪罗懋康四川大学数学学院成都610064 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

研究了空时非对称分数阶类Langevin分子马达棘齿模型,其中势函数是空间对称破缺的周期势,时间非对称类Langevin噪声由Logistic映射生成,而分数阶则刻画了分子马达工作环境的非理想程度.通过将模型转化为离散映射,即研究其整时间点情形,... 详细信息

研究了空时非对称分数阶类Langevin分子马达棘齿模型,其中势函数是空间对称破缺的周期势,时间非对称类Langevin噪声由Logistic映射生成,而分数阶则刻画了分子马达工作环境的非理想程度.通过将模型转化为离散映射,即研究其整时间点情形,数值模拟了噪声的时间非对称性、势函数的空间非对称性以及分数阶对模型定向输运行为的影响.数值模拟结果表明:噪声的时间非对称性是定向流产生的根源,而势函数的空间非对称性能够与其进行竞争与协作,并在适当的参数条件下导致定向流的逆转;分数阶仅影响定向流的大小而不改变其方向.与经典的整数阶分子马达模型或时间非对称分数阶分子马达棘齿模型相比,该模型可以更为真实地描述分子马达的噪声整流工作机理.

关键词：分子马达类Langevin噪声空时非对称分数阶类Langevin棘齿

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交换加法幂等半环上的矩阵积和式

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模糊系统与数学 2014年第3期28卷 37-44页

作者：黄衍连海峰福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

研究交换加法幂等半环上矩阵及其伴随矩阵,得到若干积和式的性质,给出了伴随矩阵积和式的两个等式。本文的有些结论推广了模糊矩阵,格矩阵,坡矩阵上的相应结论。

关键词：积和式伴随矩阵加法幂等半环

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一类包含集值映射的H-半变分不等式解的存在性

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厦门理工学院学报 2015年第3期23卷 108-111页

作者：林珍香阮志毅钟一文福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 海南师范大学数学与统计学院海南海口571158

考虑一类包含集值算子的H-半变分不等式问题,应用广义的φ-α-稳定单调和著名的KKM定理证明这类问题解的存在性.

关键词： H-半变分不等式 KKM定理 Clarke方向导数

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一种基于双尺度高斯核方向导数的图像轮廓检测算法

一种基于双尺度高斯核方向导数的图像轮廓检测算法

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2015全国理论计算机科学学术年会

作者：王晓峰张泽均北方民族大学计算机学院银川750021 福建农林大学计算机学院福州350002

为了降低图像轮廓检测中纹理对检测结果的影响,提出一种基于双尺度高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测算法.结合大小两个尺度高斯核方向导数滤波器构造图像的边缘强度映射(ESM),小尺度高斯核方向导数滤波器增强了图像细节信息的检测能... 详细信息

为了降低图像轮廓检测中纹理对检测结果的影响,提出一种基于双尺度高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测算法.结合大小两个尺度高斯核方向导数滤波器构造图像的边缘强度映射(ESM),小尺度高斯核方向导数滤波器增强了图像细节信息的检测能力,而大尺度高斯核方向导数滤波器起到抑制纹理的作用.利用ESM自身的全局和局部信息对ESM进行均衡化.通过阈值化和形态学处理,得到最终轮廓检测结果.实验表明,该方法有效可行.

关键词：图像轮廓检测滤波器边缘强度映射纹理抑制

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加权迁移系统线性时间属性及其安全性检测

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计算机应用 2014年第5期34卷 1413-1417页

作者：林运国福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对加权迁移系统,提出了线性时间属性及其安全性检测。首先定义了半环K上的加权迁移系统,提出了加权线性时间属性概念,并根据权重函数确定加权线性时间属性的上确界、下确界和闭包;接着给出了几种常见的加权线性时间属性并且讨论了它... 详细信息

针对加权迁移系统,提出了线性时间属性及其安全性检测。首先定义了半环K上的加权迁移系统,提出了加权线性时间属性概念,并根据权重函数确定加权线性时间属性的上确界、下确界和闭包;接着给出了几种常见的加权线性时间属性并且讨论了它们的关系;然后重点研究了加权安全性,通过加权自动机和闭包给出了加权正则安全性;最后基于加权有穷自动机,建立了加权正则安全性的检测方法。检测过程结合半环和形式幂级数,构造了加权迁移系统和加权有穷自动机的乘积系统,将加权安全性检测问题转化为验证乘积系统的不变性,给出了加权正则安全性检测的算法和复杂度。实例结果表明,所提的方法能够对加权迁移系统的安全性进行检测。

关键词：迁移系统线性时间属性模型检测安全性半环

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基于时间序列与灰色拓扑的春节火灾损失预测

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数学的实践与认识 2014年第17期44卷 176-183页

作者：林添枝吴卢荣陈绩馨福建农林大学金山学院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

火灾每年给中国带来了巨大的损失,春节期间的火灾损失更是严重.根据1999-2010年春节期间火灾统计资料,火灾四项指标数据具有时序性以及随机波动性、模糊性.运用时间序列与灰色拓扑预测方法相结合预测春节期间火灾发生规律,且预测出未来... 详细信息

火灾每年给中国带来了巨大的损失,春节期间的火灾损失更是严重.根据1999-2010年春节期间火灾统计资料,火灾四项指标数据具有时序性以及随机波动性、模糊性.运用时间序列与灰色拓扑预测方法相结合预测春节期间火灾发生规律,且预测出未来3年内的火灾发生情况.结果表明,时间序列预测模型的平均绝对误差较小,且所建立的灰色拓扑预测模型的拟合精度都达到"好"的标准.因此,采用时间序列与灰色拓扑预测模型相结合对春节火灾发生情况进行预测,其结果合理可靠,可供理论研究和消防部门做出相应的预防措施参考,以达到有效控制和预防春节火灾的目的.

关键词：春节火灾损失时间序列灰色拓扑预测三次样条插值

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基于信息熵的双语词聚类算法

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厦门大学学报（自然科学版） 2014年第6期53卷 804-809页

作者：张振昌福建农林大学计算机与信息学院福建福州350000

基于统计的方法是当前机器翻译领域主流的研究方向之一,其中对齐模板统计翻译模型是效果较好的一个统计模型,而双语词聚类在对齐模板统计模型参数训练中占有十分重要的地位.本研究针对其参数训练的双语词聚类,在原有的非层次聚类基础上... 详细信息

基于统计的方法是当前机器翻译领域主流的研究方向之一,其中对齐模板统计翻译模型是效果较好的一个统计模型,而双语词聚类在对齐模板统计模型参数训练中占有十分重要的地位.本研究针对其参数训练的双语词聚类,在原有的非层次聚类基础上,提出了双语层次聚类的算法;另外,又结合2种算法的思想,提出一种新的混合算法.使用信息熵作为评价标准,结果显示混合算法的聚类效果有3.4%~5.0%的改进.

关键词：双语词聚类对齐模板信息熵

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Hilbert空间中的K-框架

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数学学报（中文版） 2014年第6期57卷 1089-1100页

作者：丁明玲肖祥春朱玉灿福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

K-框架是框架理论的一种推广.K-框架可以用于重构Hilbert空间中有界线性算子值域内的元素.本文首先研究了K-框架与框架理论的关系,得到了紧K-框架成为框架当且仅当有界线性算子K是满的,给出了有界线性算子K具有闭值域的K-框架的一个充... 详细信息

K-框架是框架理论的一种推广.K-框架可以用于重构Hilbert空间中有界线性算子值域内的元素.本文首先研究了K-框架与框架理论的关系,得到了紧K-框架成为框架当且仅当有界线性算子K是满的,给出了有界线性算子K具有闭值域的K-框架的一个充要条件.并利用有界线性算子K和合成算子构造K-框架,讨论在一定扰动条件下K-框架的稳定性.

关键词： K-框架框架局部框架稳定性

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基于粒子群优化算法的并行模拟退火算法

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计算机科学与探索 2014年第7期8卷 886-896页

作者：林娟杜庆良杨辉钟一文福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对模拟退火(simulated annealing,SA)算法收敛速度慢,随机采样策略缺乏记忆能力,算法内在的串行性使其具有并行化问题依赖等缺点,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的并行模拟退火算法。该算法利用粒子群优... 详细信息

针对模拟退火(simulated annealing,SA)算法收敛速度慢,随机采样策略缺乏记忆能力,算法内在的串行性使其具有并行化问题依赖等缺点,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的并行模拟退火算法。该算法利用粒子群优化算法中个体的记忆功能引导算法在解空间中开展精细搜索,在反向学习算法基础上设计新的反向转动操作机制增加了算法的多样性,借助PSO的天然并行性克服了SA的并行问题依赖性,并在集群上实现了多Agent协同进化的改进算法。对Toy模型的蛋白质结构预测问题进行了仿真实验,结果表明该算法能有效提高求解问题的质量和效率。

关键词： Agent 模拟退火粒子群优化反向学习并行计算

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