Asymptotic Behavior of Solution for Functional Evolution Equations with Stepanov Forcing Terms
A través del uso de la teoría de la medida, la familia de evolución, la condición de Acquistapace-Terreni y la desigualdad de Hölder, el objetivo principal de este trabajo es analizar si existe una solución única seudo-casi periódica para una ecuación de evolución funcional con términos de forzamiento de Stepanov en un espacio de Banach. Se derivan ciertas condiciones adecuadas que garantizan que haya una solución única seudo-casi periódica para la ecuación mediante la condición de Lipschitz y el principio del mapeo de contracción. Finalmente, se utiliza un ejemplo para demostrar nuestros hallazgos teóricos.
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Asymptotic Behavior of Solution for Functional Evolution Equations with Stepanov Forcing Terms
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Adaptive Extraction of Oil Painting Texture Features Based on Reaction Diffusion Equation
La tecnología de recuperación de pinturas al óleo basada en la ecuación de difusión de reacción ha atraído una amplia atención en los campos de procesamiento de pinturas al óleo y reconocimiento de patrones. La descripción y extracción de información de pinturas al óleo y el método de clasificación de pinturas al óleo son dos procesos importantes en la recuperación de pinturas al óleo basada en contenido. Inspirados en el modelo funcional de restauración y descomposición de pinturas al óleo iguales, proponemos un modelo de ecuación de difusión de reacción. El nuevo modelo contiene dos ecuaciones de difusión de reacción con diferentes partes principales. Una parte principal es la difusión de variación total, que se utiliza para eliminar el ruido. La otra parte principal es la difusión térmica, que se utiliza para modificar el término fuente de la ecuación de difusión de reacción de eliminación de ruido para lograr el efecto de proteger la textura de la pintura al óleo. La interacción de las dos ecuaciones de difus
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Reliability Estimation of Inverse Lomax Distribution Using Extreme Ranked Set Sampling
En el análisis de supervivencia, la distribución inversa de Lomax de dos parámetros es una distribución de tiempo de vida importante. En este estudio, se investiga la estimación de cuando las variables aleatorias de estrés y resistencia son distribuciones inversas de Lomax independientes. Utilizando el enfoque de máxima verosimilitud, obtenemos el estimador de a través de muestra aleatoria simple (SAS), muestreo de conjuntos ordenados (MCO) y métodos de muestreo de conjuntos ordenados extremos (MCOE). Se desarrollan cuatro estimadores diferentes en el marco de MCOE. Dos estimadores se obtienen cuando tanto las poblaciones de resistencia como de estrés tienen el mismo tamaño de conjunto. Los otros dos estimadores se obtienen cuando las distribuciones de resistencia y estrés tienen tamaños de conjunto diferentes. A través de un experimento de simulación, se comparan las estimaciones sugeridas con las correspondientes bajo SAS. Además, las estimaciones de confiabilidad a través del método MCOE se comparan con las del esquema de MCO. Se encuentra
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The Stochastic Resonance Phenomenon of Different Noises in Underdamped Bistable System
En este documento, se estudia el fenómeno de la resonancia estocástica (SR) de cuatro tipos de ruidos (el ruido blanco, el ruido armónico, el ruido dicotómico asimétrico y el ruido de Lévy) en sistemas bieestables subamortiguados. Aplicando la teoría de ecuaciones diferenciales estocásticas a la simulación numérica del problema de resonancia estocástica, simulamos y analizamos las respuestas del sistema y prestamos especial atención al control estocástico en los sistemas propuestos. Luego, se investigan los factores que influyen en la SR mediante el algoritmo de Euler-Maruyama, el algoritmo de Milstein y el algoritmo de Runge-Kutta de cuarto orden, respectivamente. Los resultados muestran que el fenómeno de SR puede generarse en el sistema propuesto bajo ciertas condiciones al ajustar los parámetros del efecto de control con diferentes ruidos. También encontramos que el tipo de ruido tiene poco efecto en el pico de resonancia de la densidad espectral de pot
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The Stochastic Resonance Phenomenon of Different Noises in Underdamped Bistable System
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A Massive Image Recognition Algorithm Based on Attribute Modelling and Knowledge Acquisition
En este documento, se lleva a cabo un estudio y análisis exhaustivo del modelado de atributos y la adquisición de conocimiento de imágenes masivas utilizando el reconocimiento de imágenes. Debido a la complejidad de las relaciones de asociación entre atributos de datos incompletos, se propone un método de modelado de subred de salida única para datos incompletos para construir un modelo de red neuronal con cada atributo faltante como salida individual y otros atributos como entrada a su vez, y la estructura de la red puede retratar profundamente las relaciones de asociación entre cada atributo y otros atributos. Para abordar el problema de entradas de modelo incompletas debido a la presencia de valores faltantes, proponemos tratar y describir los valores faltantes como variables a nivel de sistema y realizar la actualización alternativa de los parámetros de red y el relleno dinámico de valores faltantes a través del aprendizaje iterativo entre subredes. El método puede utilizar eficazmente la información de todos los valores de atributos presentes en datos incompletos, y el modelo de población de subred obtenido
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Semisupervised Association Learning Based on Partial Differential Equations for Sparse Representation of Image Class Attributes
El aprendizaje semisupervisado es una idea que aborda cómo utilizar una gran cantidad de muestras no etiquetadas y un número limitado de muestras etiquetadas para aprender conocimiento de decisiones juntas. En este documento, proponemos un modelo de aprendizaje semisupervisado multitarea y multivista basado en ecuación diferencial parcial de campo aleatorio y modelo de atributo de género de imagen de probabilidad estándar independiente de Hilbert, es decir, semántica compartida. En el marco del modelo de atributo de género similar a una imagen, los datos de diferentes fuentes de datos se generan a partir de su representación compartida en un espacio oculto. A diferencia del modelo tradicional, este documento utiliza el criterio de independencia de Hilbert para inscribir la relación compartida de expresiones ocultas. Además, para explotar las correlaciones entre las etiquetas en el espacio de etiquetas, este documento utiliza la ecuación diferencial parcial de campo aleatorio para inscribir las correlaciones entre diferentes tipos de etiquetas en el espacio de etiquetas y las correlaciones entre características
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Semisupervised Association Learning Based on Partial Differential Equations for Sparse Representation of Image Class Attributes
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Rigidity of Complete Gradient Shrinkers with Pointwise Pinching Riemannian Curvature
Sea un solitón de Ricci decreciente completo de dimensión . En este artículo, estudiamos la rigidez de con curvatura de pellizco puntual y obtenemos algunos resultados de rigidez. En particular, demostramos que todo solitón de Ricci decreciente de dimensión es isométrico a o a un cociente finito de bajo alguna condición de curvatura de pellizco puntual. Los argumentos se basan principalmente en estimaciones algebraicas de curvatura y varias herramientas de análisis en , como la propiedad -parabólica y un teorema tipo Liouville.
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A Study of Doubly Warped Product Immersions in a Nearly Trans-Sasakian Manifold with Slant Factor
En este artículo, discutimos la clase de cohomología de de Rham para subvariedades bislant en variedades casi trans-Sasakian. Además, proporcionamos una clasificación de subvariedades bislant de producto deformado en variedades casi trans-Sasakian con algunos ejemplos no triviales en el soporte. A continuación, es de gran interés demostrar que no existen otras subvariedades bislant de producto deformado doble aparte de las subvariedades bislant de producto deformado en variedades casi trans-Sasakian. También se obtienen algunas consecuencias inmediatas.
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Fast Decomposition Algorithm Based on Two-Dimensional Wavelet Transform for Image Processing of Graphic Design
El diseño gráfico es una parte importante del campo del diseño hoy en día. En esta era de explosión de información, los diseños que pueden entregar información de manera más rápida y precisa están destinados a ganar popularidad entre el público. En este documento, proponemos un método de procesamiento de imagen de algoritmo de descomposición rápida basado en una nueva transformación de la transformación wavelet, que aborda principalmente los problemas de gran cálculo de puntos característicos y consumo prolongado de algoritmos tradicionales de procesamiento de imagen. En primer lugar, se realiza la descomposición de segundo orden de la imagen mediante la función wavelet para obtener los componentes de baja frecuencia de la imagen, y se utiliza el vector de gradiente wavelet para extraer puntos característicos de las regiones superpuestas de la imagen de baja frecuencia para que los parámetros de transformación de los puntos característicos puedan obtenerse rápidamente bajo la imagen de baja frecuencia para guiar la extracción de puntos característicos bajo la imagen de alta frecuencia; sobre esta base, se propone un algoritmo mejorado de procesamiento de imagen
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Boundedness and Asymptotic Behavior to a Chemotaxis System with Indirect Signal Generation and Singular Sensitivity
En este artículo, consideramos la siguiente generación de señales indirectas y la sensibilidad singular en un dominio acotado con frontera suave. Bajo las condiciones de contorno no flujo para , , y , primero eliminamos la singularidad de utilizando el semigrupo de calor de Neumann y luego establecemos la acotación global y las tasas de convergencia para la solución.
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Boundedness and Asymptotic Behavior to a Chemotaxis System with Indirect Signal Generation and Singular Sensitivity