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题名关于C_m·S_n和C_mΔS_n的全染色
被引量:2
- 1
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作者
赵传成
刘君
任志国
包世堂
张忠辅
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机构
兰州城市学院计算机系
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2006年第6期147-149,共3页
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文摘
设m≥3,n≥2V(Cm.Sn)={ui|i=1,2,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n},E(Cm.Sn)={u1u2,u2u3,…,u(m-1)um,umu1}∪{uivij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}则称Cm.Sn为m个Sn(星)的心联图.V(CmΔSn)={ui|i=1,2,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n},E(CmΔSn)={v11v21,v21v31,…,v(m-1)1vm1,vm1v11}∪{uivij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}则称CmΔSn为m个Sn(星)的沿联图.本文给出Cm·Sn和CmΔSn全染色以及全色数.
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关键词
星
心联图
图
沿联图
全染色
全色教
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Keywords
star
heart join-graph
cycle
vertex join-graph
total coloring
total chromatic number
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分类号
O157.5
[理学—基础数学]
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题名一个基于身份的代理签名方案
被引量:3
- 2
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作者
刘慧鹏
蓝才会
丁永军
岳秋菊
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机构
兰州城市学院计算机科学系
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2008年第1期120-123,共4页
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文摘
基于椭圆曲线上的双线性对的双线性性质和已证明安全的签名体制,提出了一种基于身份的代理签名方案,该方案克服了已有几种方案中在授权和代理签名密钥生成上的一些安全缺陷,且方案在基于双线性Diffie-Hellman问题的随机预言模型下是可证明安全的.
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关键词
代理签名
基于身份的代理签名
BDH问题
WEIL对
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Keywords
proxy signature
ID-based proxy signature
Bilinear Diffie-Hellman problem
Weil paring
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名动态交通配流中的模糊路径选择模型研究
被引量:3
- 3
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作者
代存杰
李秦渝
孙亮
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机构
兰州交通大学交通运输学院
兰州城市学院计算机系
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出处
《交通科技与经济》
2009年第1期96-97,共2页
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文摘
考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。
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关键词
模糊路径选择
动态交通配流
非饱和状态
用户均衡
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Keywords
fuzzy route choice
dynamic traffic assignment
unsaturated state
user equipment
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名非线性反应扩散方程解的爆破
- 4
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作者
李永军
臧子龙
徐刚
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机构
兰州城市学院数学系
兰州城市学院计算机系
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2009年第2期171-172,共2页
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基金
国家自然科学基金(10771159)
甘肃省高校研究生导师基金(0711B-05)
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文摘
讨论初始能量消失的非线性反应扩散方程ut-Δu+|u|m-1ut=|u|p-1u的爆破解.当m、p满足一定条件时,得到其解在有限时间内爆破.
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关键词
反应扩散方程
爆破
全局解
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Keywords
reaction diffusion equation
blow-up
global solution
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分类号
O175.26
[理学—基础数学]
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题名基于APCENN与RBFNN的人脸识别方法研究
- 5
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作者
王阳萍
党建武
孙传庆
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州城市学院计算机系
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2007年第1期15-17,共3页
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基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060732002)
甘肃省自然科学基金项目(ZS031-A25-019-G)
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文摘
提出了将自适应主分量提取神经网络(APCENN)与径向基神经网络(RBFNN)结合进行人脸识别的方法.由于人脸图像维数高,传统主分量分析方法提取人脸主分量运算复杂、速度慢,应用APCENN通过并行运算直接提取人脸主分量,提高了特征提取速度.再通过RBFNN进行识别分类,实验证明网络训练收敛速度快、识别率高.
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关键词
人脸识别
主分量分析
APCENN
RBFNN
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Keywords
face recognition principal component analysis APCENN RBFNN
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分类号
TP271.61
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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