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About Spherical Functions on SL(2,R) 被引量:2
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作者 Shu Lisheng (Department of Mathematics,Anhui Normal University,Wuhu 241000,China)Zheng Weixing (Department of Mathematics,Nanjing University,Nanjing 210093,China) 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 1997年第2期199-206,共8页
In this paper,we will discuss some properties of the(n,m)-spherical fuctions on the Lie group G=SL(2, R),and obtain the decomposition of f in C_c^4(G)into these functions.Also we give the Fourier inversion formula for... In this paper,we will discuss some properties of the(n,m)-spherical fuctions on the Lie group G=SL(2, R),and obtain the decomposition of f in C_c^4(G)into these functions.Also we give the Fourier inversion formula for the(n,m)-spherical functions in C_c^3(G). 展开更多
关键词 SL(2 R) (n m)-spherical functions k-weight inversion formula
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一类新的逐重量完美平衡布尔函数的构造
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作者 赵庆兰 李梦苒 +1 位作者 李盼 郑东 《西安邮电大学学报》 2024年第4期67-74,共8页
对逐重量完美平衡(Weightwise Perfectly Balanced,WPB)函数的构造进行研究。给出一类四次函数,分析其k-重量,通过修改四次函数的支撑集完成一类新WPB函数的构造,并对其完美平衡性和代数次数进行证明。利用计算机程序对所构造的小变元WP... 对逐重量完美平衡(Weightwise Perfectly Balanced,WPB)函数的构造进行研究。给出一类四次函数,分析其k-重量,通过修改四次函数的支撑集完成一类新WPB函数的构造,并对其完美平衡性和代数次数进行证明。利用计算机程序对所构造的小变元WPB函数的k-重量非线性度进行计算,结果表明,构造的一类新WPB函数在某些重量k的子集上与现有函数相比有所提高。 展开更多
关键词 布尔函数 FLIP 逐重量完美平衡函数 代数次数 k-重量非线性度
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二元k—重量码的检错性能
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作者 孙名松 夏树涛 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2002年第1期25-29,共5页
二元k-重量码C(n,k)定义为由所有重量分别为0,2,…,2k-2的n维向量组成的二元码,其中1<k≤[n/2]十1.本文通过对C(n,k)的对偶距离分布研究,讨论了C(n,k)的检错性能,给出了C(n,k)成为最... 二元k-重量码C(n,k)定义为由所有重量分别为0,2,…,2k-2的n维向量组成的二元码,其中1<k≤[n/2]十1.本文通过对C(n,k)的对偶距离分布研究,讨论了C(n,k)的检错性能,给出了C(n,k)成为最住检错码的充要条件,并且研究了其渐近性质. 展开更多
关键词 二元k-重量码 不可检错误概率 最佳检错码 对偶距离分布 检错性能 渐近性质
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雷达估测降水集成方法及其效果比较 被引量:25
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作者 官莉 王振会 裴晓芳 《气象科学》 CSCD 北大核心 2004年第1期104-111,共8页
本文利用主特征提取法、统计权重法、综合概率法等方法 ,对Z R关系法、平均校准法、最优插值法、卡尔曼滤波和最优插值联合校准法、卡尔曼滤波校准法降水定量估测模式输出结果进行集成分析。初步结果表明 :统计权重法的集成结果与实况... 本文利用主特征提取法、统计权重法、综合概率法等方法 ,对Z R关系法、平均校准法、最优插值法、卡尔曼滤波和最优插值联合校准法、卡尔曼滤波校准法降水定量估测模式输出结果进行集成分析。初步结果表明 :统计权重法的集成结果与实况地面雨量计测得雨强值吻合较好 ,可以在估测区域降水量集成分析中进行业务试用。 展开更多
关键词 集成分析 主特征提取(k-L变换) 综合概率 统计权重
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基于子空间变量自动加权的K-均值文本聚类算法的研究 被引量:1
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作者 宁涛 晋博晨 宋存利 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第8期251-253,共3页
传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同量地依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意。为了克服这一缺点,提出一种改进的K-均值文本聚类算法,它在K-均值聚类过程中,向每一个聚类簇中的关键词自动计算添加一个权重... 传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同量地依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意。为了克服这一缺点,提出一种改进的K-均值文本聚类算法,它在K-均值聚类过程中,向每一个聚类簇中的关键词自动计算添加一个权重,重要的关键词赋予较大的权重。经过实验测试,获得了一种基于子空间变量自动加权的适合文本数据聚类分析的改进算法,它不仅可以在大规模、高维和稀疏的文本数据上有效地进行聚类,还能够生成质量较高的聚类结果。实验结果表明基于子空间变量自动加权的K-均值文本聚类算法是有效的大规模文本数据聚类算法。 展开更多
关键词 文本聚类 k-均值 变量加权 子空间
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