搜索到342篇“ KRONECKER积“的相关文章
- 一种基于自监督学习和Kronecker积分解的参数高效蛋白质语言模型设计方法
- 本发明公开一种基于自监督学习和Kronecker积分解的参数高效蛋白质语言模型设计方法。基于transfomer模型，采用自监督学习技术从大规模蛋白质序列数据中学到有用的生物信息。为了降低蛋白质语言模型对显存的需求以方便...
- 杨伟张蕾刘春李征
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- 矩阵的 Kronecker积的性质
- 2023年
- 利用矩阵初等变换的结果,给出矩阵的Kronecker积的Jordan标准形,进而得到矩阵的Kronecker积的最小多项式和可相似对角化的条件,最后归纳总结了矩阵的Kronecker积的范数和分解的结果.
- 李俊戴星宇宋伊萍
- 两类图的Kronecker积的超连通度
- 2023年
- 超连通度参数可以度量多处理器系统的可靠性。图G的超连通度κ′(G)是指删除系统中的一些点使得网络不连通,并且每一个连通分支至少有2个顶点,删除这些顶点的最小数目就是超连通度。设G_(1)和G_(2)为两个图,则G_(1)和G_(2)的Kronecker积G_(1)×G_(2)有顶点集V(G_(1)×G_(2))=V(G_(1))×V(G_(2))和边集E(G_(1)×G_(2))=(u_(1),v_(1))(u 2,v_(2)):u_(1)u 2∈E(G_(1)),v_(1)v_(2)∈E(G_(2)).文章证明了完全图k_(n)和顶点集划分为X_(1),X_(2),…,X_(l)的完全多部图T(x_(1),x_(2),…,x_(l))的Kronecker积的超连通度是n(l∑i=1|x_(i)|)-2(|x_(l)-1|+x_(l)),其中X_(i)=x_(i)且x_(1)≤x_(2)≤…≤x_(l).
- 马芳玲原军
- 关键词：KRONECKER积完全图完全多部图互连网络
- 一类强非线性系统基于Kronecker积变换的高阶扩展Kalman滤波器设计
- 非线性系统广泛存在于实际应用中,针对非线性系统的状态估计方法被深入研究并应用于各个领域。针对一般非线性系统状态估计问题,扩展Kalman滤波器、无迹Kalman滤波器等都有较好的估计精度。但是随着系统非线性特性的提升,这...
- 刘孝涵
- 关键词：KRONECKER积乘性噪声
- 基于Kronecker积的差分波束形成
- 2022年
- 针对差分麦克风阵列在低频时有较大的自噪声干扰导致期望信号失真较大,产生较强噪声干扰的问题,提出一种利用Kronecker积来设计新的波束形成的方法降低麦克风阵列在低频时的自噪声干扰,提升麦克风阵列的性能。通过将一个全局麦克风阵列分解成2个子阵列,对这2个子阵列分别使用零陷约束算法和空间差分算子算法优化求解,最后将2个优化结果进行Kronecker积。仿真结果表明,相比于已有的波束形成器,本文设计的波束形成器不仅在低频时对自噪声有更有效的抑制作用,而且能够更好的在白噪声增益和指向性因子之间进行折衷,达到更好的波束形成效果。
- 刘文俊巩朋成吴云韬
- 关键词：波束形成KRONECKER积
- 路和圈、圈和圈的Kronecker积图的超点连通性被引量：1
- 2022年
- 如果图G的每一个最小点割都是某个点的邻点集,那么G是超点连通的,或者简称为是super-κ的.图G_(1)与G_(2)的Kronecker积图是一个点集为V(G_(1)×G_(2))=V(G_(1))×V(G_(2)),边集为E(G_(1)×G_(2))={(u_(1),v_(1))(u_(2),v_(2)):u_(1)u_(2)∈E(G_(1)),v_(1)v_(2)∈E(G_(2))}的图.本文证明了对整数m≥4和奇数n≥3,P_(m)×C_(n)是超点连通的;对整数m≥5和奇数n≥3,Cm×C_(n)是超点连通的.
- 吴丽芸田应智
- 关键词：KRONECKER积
- 路和圈、圈和圈的Kronecker积图的超点连通性与限制性点连通度
- 因为互连网络可以模型化为图,所以人们常常用图的连通性参数来衡量网络的可靠性.用经典的点连通度参数来衡量网络的可靠性的主要缺点是它只考虑网络何时不再连通,而忽略了各连通分支的性质.为了研究衡量网络可靠性更精细的参数,许多学...
- 吴丽芸
- 关键词：KRONECKER积
- 文献传递
- 基于Kronecker积参数分离的宽带通信设备射频指纹认证方法
- 本发明公开了一种基于Kronecker积参数分离的宽带通信设备射频指纹认证方法，包括估计IQ不平衡和待认证发射机的非线性模型系数、特征提取和分类。获取接收信号帧，移除循环前缀部分，抽取共轭反对称导频部分；采用KPS技术估...
- 袁红林宗磊徐晨顾菊平
- 文献传递
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