No Sequences 互相关函数值的分配

讨论了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关特性,证明了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关函数一定取集合｛２~ｎ－１,－２~ｍ－１,－１,２~ｍ－１｝中的每一个值,并且给出它们各自的分配。     

碳化钨及其混合物的冲击 Hugoniot数据计算

计算了多孔碳化钨（初始密度分别为密实碳化钨密度的９５％、８５％、７５％和６５％）在不完全压实状态和完全压实状态下的Ｐ_１－Ｖ_１曲线和Ｃｓ－Ｕ１曲线以及碳化钨／碳、碳化钨／碳化硅混合物（碳化钨含量分别为３％,５％,１０％）的Ｐ_１－Ｖ_１曲线和Ｃ_ｓ－Ｕ_１曲线。     

光栅扫描雷达显示中的余辉模拟

在光栅扫描雷达显示系统中,模拟随机扫描雷达显示系统中的余辉效应是新式雷达尚待解决的一个重要问题。本文讨论了新型的光栅扫描体制的雷达显示系统以及怎样实现余辉效应的方法。以伪随机序列为理论基础,用移位寄存器构成一个随机地址发生器,用高速只读存储器ＰＲＯＭ查询数据,对视频存储器ＶＲＡＭ进行读改写过程,使视频数据递减,以达到模拟随机扫描雷达的余辉效应,起到了良好的仿真效果。     

复合材料的弹性常数与损伤的直接测试

本文将复合材料细观力学和复合材料微裂纹损伤理论与直接测试方法结合起来,在一次加载条件下直接测得复合材料结构件的弹性常数和损伤变量随外载的变化规律,从而可避免直接测试方法的多次加载的困难。由碳纤维／环氧复合材料圆筒壳的轴压实验的直接测试所得结果比较合理,表明该方法是合理可靠的,特别是在加载条件下直接测得复合材料结构件的损伤发展规律之后,可将复合材料微裂纹损伤理论直接用于工程结构件的动态损伤监测。     

压阻法测试电路中端接电阻的计算

采用普遍的方法导出了压阻法测试电路中端接电阻的计算公式,并从实验上进行了验证。     

基于多路归并的演绎故障模拟方法

提出了一个基于多路归并技术的演绎故障模拟方法,该方法对于集合运算∪,∩,-的计算复杂性是拟线性的,从而保证本文所提出的故障模拟方法的计算复杂性是拟线性的。     

一类基于m序列的非线性序列生成器

构造了一类非线性序列生成器,其生成的序列周期长,线性复杂度高,且可控制。分析表明在满足一定条件下,它具有很高的安全性,适于做密钥流生成器。     

Accounting for Lebanese Muslims’ perspectives on the Islamic state (ISIS): religious militancy,sectarianism and personal attributions

This article seeks to determine the correlates of Lebanese Muslims perceptions of the Islamic State (ISIS) which are measured using the hypotheses that commitment to political Islam, young age, education and occupational status would predict approval of ISIS. In view of the accentuated polarisation between Sunnis and Shiis along sectarian lines, it is proposed that dislike for the Shiis would enhance the level of support for ISIS. The study was based on a cross-sectional survey Lebanese Muslims (N?=?302) administered during the fall of 2015.The suggestion is that adherence to the tenets of political Islam, sectarianism and educational attainment are major predictors of endorsement for ISIS.     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。