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  • 简介:针对关联计算耗时量大的问题,通过改进点对距离的度量方法,以及采用K-NN技术进行点对的搜索实现了关联和的快速计算,较大程度地提高了关联的计算速度。验证表明:对于长度为20480的时间序列,采用快速算法计算关联,其耗时量是G-P算法的1/60。

  • 标签: 时间序列 关联维数 G-P算法 K最近邻搜索
  • 简介:给出关联的计算方法及参数的选取依据,研究了输油泵在不同状态下的关联,给出了获得其真实状态的关联方法.结果表明,关联可以作为识别输油泵运行状态的特征量.

  • 标签: 输油泵 关联维数 故障诊断 分形理论
  • 简介:为了解决强边着色猜想,1993年,Brualdi和Massey(DiscreteMath.(122)51-58)引入了关联着色概念.陈东灵等[2]证明了对于△(G)=n-2的图G,inc(G)≤△(G)+2,其中n是G的阶.本文将进一步探讨在什么条件下,它的关联肯定是△(G)+1,又在什么条件下,肯定是△(G)+2.

  • 标签: 关联着色 关联色数 高度图 强边 着色猜想 n阶图
  • 简介:目的从24h心率变异性(HRV)的不同频段内提取关联(CD)进行分析,探讨该非线性指标包含的信息主要集中在哪个频段,进而对冠心病病人和健康人的数据进行研究。方法30例冠心病病人,其中男性16例,女性14例;年龄35-60岁,平均年龄51.3岁。24hHRV数据来自中国中医研究院望京医院。30例健康人,其中男性13例,女性17例;年龄33-62岁,平均年龄53.5岁。24hHRV数据来自MIT-BIH数据库。首先将24hHRV按照时间分成4段,从每段数据中提取CD;然后利用小波变换的分解和重构技术把24hHRV数据分成不同的频段,在不同频段内采用类似的方法分别提取4段时间数据的CD,将所得结果进行比较。结果在极低频段中提取的CD与小波分解前即全频段提取的CD具有较高的相似性;将冠心病病人与健康人在极低频段提取的CD进行比较,发现在下午时段,健康人CD的平均值大于冠心病病人。结论24hHRV的CD所反映的非线性信息主要包含在极低频段中;与冠心病病人相比,健康人在下午时段心血管系统的活动可能更复杂,对外界刺激的适应能力更强一些。该结论尚需进一步的研究结果加以支持。

  • 标签: 心率变异 小波变换 极低频 关联维数
  • 简介:对检验与绝对关联度门艳春,吴文祥,贾敬(黑龙江矿业学院,鸡西158105)在数理统计中,检验两个总体均值是否相等,在两个总体都服从正态分布时,有三种情形。第一种是两个总体的方差都已知,用正态分布检验。第二种是两个总体的方差未知,但容量都很大,也用正...

  • 标签: 绝对关联度 对检验 灰色系统理论 灰色关联分析 概率与数理统计 样本的容量
  • 简介:简要介绍了图的关联着色问题的起源、发展情况及目前已有的结论,对一类特殊的图--极大外平面图(Δ≠6),给出了其关联.

  • 标签: 关联着色 极大外平面团 猜想
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  • 简介:关于分形的证明,如果能给出其下界和上界的估计,则证明成立,但是关于下界的估计往往比较困难.文章对Koch曲线深入讨论,给出其迭代函数系统,然后计算出其Hausdorff,并作详细的证明.

  • 标签: KOCH曲线 迭代函数系统 HAUSDORFF维数 下界估计
  • 简介:分形是度量复杂网络分形特性的最重要的一个指标,其中体积被广泛应用于度量无权网络的分形特性。沿着无权网络体积的思想进一步考虑,以在给定盒子长度下覆盖到的节点强度和来定义加权网络体积中“体积”的概念,提出了基于节点强度的加权网络体积,并称这种度量加权网络分形特性的为强度体积。首先,利用强度体积分析了两类具有规则分形结构的谢尔宾斯基(Sierpinski)加权分形网络和康托三角尘(CantorDust)加权分形网络,结果表明强度体积的值与理论计算的数值具有非常小的误差。然后,利用强度体积分析了3个实际加权网络的分形特性,并将结果与利用盒数得到的结果进行比较,结果表明强度体积也能够较好地度量实际加权网络的分形特征。

  • 标签: 加权网络 分形 体积维数 盒子覆盖法
  • 简介:为了解决决策方案属性值为区间灰、指标权重信息部分已知的多属性决策问题,利用灰色关联分析的理论、“核与灰度”思想及最优化理论开展研究。首先构建了区间灰相离度公式,并提出了基于区间灰相离度的灰色关联度模型;其次构建了基于区间灰相离度的灰色关联决策方法;最后在充分利用客观信息的基础上综合考虑了决策者的主观意愿,提出了指标权重确定的优化模型。通过算例验证了该模型的可行性和实用性。

  • 标签: 关联系数 区间灰数 灰色关联度 相离度
  • 简介:Contor集是一个具有一定代表性的分形.文章从不同方面、不同角度对Cantor集进行推广,得到一些新的集合,并分别计算出它们的Hausdorff.

  • 标签: 广义CANTOR集 分形几何 HAUSDORFF维数
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