光顺样条函数的再生核表示与计算

光顺样条是散乱数据拟合的理想函数,是噪声数据最优平滑的重要工具。因此,光顺样条的数学表示和计算的研究具有重要的意义。本文在一般的线性微分算子和线性泛函的情况下讨论光顺样条函数的构造和计算,通过构造一个适当的再生核Hilbert空间,使得所讨论的微分算子光顺样条成为该空间中的最小范数问题,再利用投影理论建立了光顺样条函数的再生核表示方法,并得到了插值偏差表达式。作为特例,还给出了奇次多项式光顺样条函数新的简洁的计算方法。     

Linux线程机制研究

阐述了线程技术在linux操作系统中的发展过程,指出了早期linux线程机制的不足及在发展过程中的改进策略。简单分析了一般线程机制,详细分析了linux线程思想及在内核中的实现,包括linux线程描述数据结构,管理线程机制和策略,线程栈结构,线程id和进程id的创建和分配,Linux线程实现方法。     

ARM内核体系架构及ARMv6上的Linux开发与优化

介绍了各款ARM内核体系架构的特性和增强技术,讨论了在ARMv6上的Linux开发与优化。从6款ARM内核体系架构的特性分析入手,引入了对ARM内核体系架构重要增强技术的介绍,在分析ARMv6体系架构功能特性的基础之上,分别讨论了Linux内核和工具链等所做的优化与改进。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

社会计算实验动态仿真引擎的研究与实现

应对新形势下非常规突发事件的严峻挑战是各国政府亟待解决的问题,综合人工社会-计算实验-平行执行的ACP方法,是解决非常规突发事件应急管理问题的有效方法.本文引入ACP方法,阐述构建高性能社会计算实验动态仿真引擎的作用;按照层次化模块化思想设计动态仿真引擎D-PARSE的体系结构,详细描述各组成部分的具体功能,并基于并行...     

论社会主义核心价值体系的理论特征及其价值本质

社会主义核心价值体系在理论特征上深刻体现了社会主义本质，这必然在价值关系中为理解社会主义核心价值体系的价值本质奠定了基础。社会主义核心价值体系的价值本质不仅是一种真实的主客体关系，也是一种具有教育属性的价值旨趣与具有优先选择的公共价值。     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

基于核主成分分析的高校科技创新能力评价研究

高校在国家创新体系中占有举足轻重的地位,高校科技创新能力评价研究对提高高校科技创新能力具有积极的意义.基于核主成分分析的评价方法能够有效去除高校科技创新能力评价指标体系中的废咝韵喙匦畔?从而取得较好的评价结果.以15所教育部直属高校科研统计数据为样本,利用核主成分分析法进行了高校科技创新能力评价的实证分析,并与主成分分析结果进行了比较,结果表明,核主成分分析能够取得更高的主特征值累积贡献率,从而产生更为合理的评价结果.     

基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法

多属性、多目标性决策中,针对专家给出各方案偏好关系下的决策问题,提出一种基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法。该方法运用模糊核聚类的思想实现对决策专家的聚类,并通过放宽归一化约束条件,克服了传统模糊核聚类算法中离群点对聚类结果的影响。同时,在专家类内赋权过程中,运用CI-IOWG算子集结同类专家的意见,依据不同专家对于形成类别一致性意见的贡献程度来确定专家权重;克服了传统基于熵权或判断矩阵一致性的赋权方法的局限性。算例表明,该方法可行、有效。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。