中央高校基本科研业务费专项资金(CDJZR10170010)
- 作品数：5 被引量：21H指数：1
- 相关作者：莫明忠潘玉美阳小燕尹宏鹏匡金骏更多>>
- 相关机构：重庆大学广西科技师范学院圭尔夫大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- Sierpiński Gasket图的星着色被引量：1
- 2011年
- 研究了Sierpiński gasket图Sn的星着色,证明了在同构意义下S3是唯一的4-星可着色的,且给出了Sierpiński gasket图Sn的星色数的精确值为χs(Sn)=5(n≥4).
- 潘玉美莫明忠
- 关键词：星色数
- 图的星边色数的一个新的上界
- 2013年
- 图的着色问题是图论中的一个重要问题,图论领域的诸多学者研究了图的各种着色.运用Lovsz局部引理,研究了图的星边着色(图G的星边着色是G的一个正常的边着色,并且使得G中无长为4的路是2-边着色的;图G的星边色数是G的所有星边着色中所使用的最小颜色数,记为χ'se(G)),并证明了最大度为Δ(Δ≥2)的简单无向图G的星边色数新的上界为χ'se(G)≤「9(Δ-1)3/2?.
- 莫明忠王大飞
- 关键词：星边色数
- 渐消记忆离散GM(1,1)模型及其递推算法
- 2011年
- 考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法。在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM(1,1)模型。针对GM(1,1)模型求解计算开销大的问题,给出一种渐消记忆离散GM(1,1)模型的在线实时递推预测算法。将该模型及递推算法用于交通事故预测和区域货物周转量预测,结果表明渐消记忆离散GM(1,1)模型加强了模型的实时跟踪能力,在避免矩阵求逆的同时,提高了预测精度。
- 赵敏孙棣华樊万梅刘卫宁
- 关键词：递推算法
- 一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法被引量：19
- 2010年
- 针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。
- 尹宏鹏柴毅匡金骏阳小燕
- 关键词：目标跟踪多特征融合
- Sierpiński Gasket图的2-距离着色被引量：1
- 2012年
- 运用群论中置换的思想,通过置换顶点的着色法,研究Sierpiński gasket图Sn的2-距离着色,且给出了Sierpiński gasket图Sn的2-距离色数的精确值为χ(Sn)=6,其中n≥2.
- 莫明忠潘玉美
