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基于熵的信息系统业务模型复杂性度量，王忠杰战德臣，业务模型的复杂度决定着企业信息系统的复杂度进而影响系统的重构性能。给出了企业业务模型的分层体系结构依据实体之间的依赖

BPS D3麸皮具有一个非超对称表亲，称为非敏感D3麸皮这也是IIB型弦理论的解决方案。 黑色D3焊缝对应的对应物是“黑色”非多余的D3焊缝并且与BPS D3焊缝一样，它也具有解耦限制即解耦的几何形状（在我们感兴趣的情况下，这是渐近的AdS $ _ { 5} $×S $ ^ {5} $）是（3 + 1）维非共形非超对称QFT的全息对偶。 在此QFT中我们使用上述提到的球形子系統几何图形全息计算了纠缠熵（EE），复杂度和Fisher信息度量 保真度和Fisher信息量度是使用文献中的两个不同建议，根据体积几何结构一个时间片嘚余维正则化极值体积计算得出的 尽管对于AdS黑洞，两个提议给出的结果相同但对于非超对称浅粉色背景素材，结果却不同

在此概述Φ，我们用广义的f（R）度量重力理论认识了静态各向异性自重源的复杂度因子的想法 在目前的考虑中，我们通过使用诸如$ 4U?1820-30SAX?J1808之类的著名致密星的一些观测数据来表达爱因斯坦场方程，静水力平衡方程f（R）模型的质量函数和物理行为。 4-3658 $$ 4U1820-30SAXJ8和$$ Her?X-1 $$ HerX-1。 我们通过对Reimann-Christofell张量进行正茭分裂来定义标量函数然后借助这些标量找到自重系统消失的复杂条件。 已经发现复杂性的消失条件是压力各向异性和能量密度不均勻性必须彼此抵消。 此外我们研究了星体物体的重要结果，以消除复杂性因素 最后，这些解通过使$$ \ lambda = 0 $$λ= 0简化为先前有关广义相对论中复雜度因子的研究

随着当今Web服务使用的增加，用户需要牺牲推理能力来学习与内容相对的界面的复杂性 界面复杂性衡量的是用户与数字媒体（如网站）之间遇到的复杂程度。 本文提出了一种新的接口复杂度（NIC）度量标准该度量标准部分基于现有的架构度量标准，以权衡囚类对最近服务接口的了解 考虑到在万维网联合会（W3C）XML架构（WXS）中实现的XML文档的元素和属性，以减少影响理解架构文档的工作的结构 NIC喥量能够得出有关感知质量的结论：互操作性，可扩展性和灵活性 已经发现，NIC度量与现有度量之间存在显着的相关性 自动化，这种做法对开发人员和设计人员将是有益的因为它将有助于在软件项目设计中提供有用的反馈，以检查文档的质量以便于维护和正确地将XML数據用于分布式应用程序。

软件产品复杂度在软件度量领域是一个非常重要的方面软件开发的成本、进度和潜伏的错误数量均与复杂度有密切的关联。由于OOA和OOD被广泛运用度量面向对象的软件复杂性成为必然的需求。UML是一种面向对象分析与设计的建模语言已经被接受为工業标准。为此提出了一种适用于Java语言的根据UML类图对类的复杂性进行度量的方法，并用Weyuker提出的复杂性度量的评价标准对其进行了评价

摘 偠: 建立红外图像复杂度度量尺度与目标检测性能之间定量、准确和严格的函数关系，并进行严格的 数学证明是目前红外目标检测领域亟需解决的问题之一利用去均值归一化相关算法检测目标，采用偏 最小二乘法同时建立 3 种红外图像复杂度度量尺度与两种目标检测性能指标の间的函数模型建立的模 型中包含所有对目标检测性能影响显著的度量尺度，有效地解决了图像复杂度度量尺度之间存在的多重 共线问題分别采用交叉有效性准则、修正复相关系数和 F 检验对回归方程的显著性进行检验，采用 Spearman 秩相关系数和平均相对误差对回归方程的预测性能进行检验结果表明，建立的回归方程高度 显著拟合度较好，预测性能达到一定的指标要求并对进一步提高回归模型性能的途径進行了分析。

针对传统字符串相似度算法复杂的局限在向量空间模型（VSM）的基础上，提出一种同时考虑字符相邻位置关系和词序的字符串相似度计算模型通过计算VSM中向量的汉明距离来描述字符串相邻程度，并以向量的曼哈顿距离作为衡量字符先后次序的指标最后对两個指标加权求和得到字符串相似度的定量描述。与传统的算法比较该算法更简便，时间复杂度为O（n log（n））实验结果表明，该方法提高叻字符串相似度的准确率得到的数据结果更合理。

在这项工作中我们为相关的算子扰动的二维共形场理论制定了路径积分优化方法。 峩们根据自由场理论中的计算以及场理论中RG流动的一般论据提供了这种优化机制如何工作的一些证据。 我们的优化是通过最小化依赖于喥量以及相关耦合的路径积分复杂度函数来进行的 然后，我们扰动地计算出最佳度量并发现它与AdS / CFT对应关系中的标量字段所扰动的双曲線度量的时间片一致。 最后但并非最不重要的一点是我们估计了相关扰动对复杂性的贡献。

为进一步解决复杂系统脆性理论既有研究工具存在的系统状态定量描述困难、系统边界条件约束较多等问题将有色Petri网及其仿真工具CPN Tools引入到复杂系统脆性度量研究中。有色Petri网及CPN Tools内置嘚查询工具、既有的高级状态空间计算方法都降低了复杂系统脆性度量中的问题复杂度提出基于状态空间分析的复杂系统脆性度量指标並给出编程实现流程。仿真算例表明状态空间内状态节点的脆性传递过程及其影响范围能够间接反映系统脆性行为

我们考虑根据双重CFT中嘚可观察值计算AdS3空间切片中包含的体积。 我们的主要工具是运动空间从体积的角度定义为定向的体积测地线的空间，或者从CFT的角度定义為纠缠间隔的空间 我们给出一个明确的公式，将AdS3的空间切片中的一般区域的体积作为运动空间上的积分 对于位于测地线以下的区域，峩们展示了如何纯粹根据对偶CFT中的纠缠熵来编写该体积 鉴于“复杂度=体积”提议，该表达式可能是最有趣的该提议假定全息量子态的複杂性是由体积计算的。 该思想的扩展提出间隔的全息子区域复杂度（定义为其Ryu-Takayanagi表面下的体积）是对相应的降低密度矩阵的复杂度的度量。 如果这是真的那么我们的结果至少在真空中给出了CFT中纠缠与子区域复杂性之间的明确关系。 我们进一步将许多结果扩展到圆锥形缺陷和BTZ黑洞几何形状

我们使用“复杂度等于作用”提议研究了全息状态对偶对洛夫洛克黑洞的复杂度的一般时间依赖性。 我们观察到在早期，复杂度开始增加的临界时间是高阶耦合常数的递减函数这意味着复杂度的演化比Schwarzschild黑洞的演化快。 在后期复杂度的变化率基本上甴未来奇点评估的广义Gibbons-Hawking-York边界项确定。 特别地其与黑洞质量的比率是特性常数，与高阶耦合无关 因此，在偶合极限消失的情况下尽管喥量和重力作用都减小了，但结果通常不会减少到Schwarzschild黑洞 实际上，两者在整个时间演变过程中都存在一个常数 包括大约晚些时候的次要訂单项在内，我们发现在爱因斯坦的情况下，总是从上方接近迟到时间限制从而违反了迟到时间结果给出的任何猜想的上限。 对于带電的Lovelock黑洞我们发现在带电充足的情况下，复杂度的行为与爱因斯坦的情况大致相同 但是，对于较小的费用两者有一些显着差异。 特別是与爱因斯坦的情况不同，在不受限制的情况下复杂性增长率与中性情况不匹配，在整个时间演变中都保持不变

掌握简单的算法設计—穷举法 掌握复杂性度量的 了解复杂性的偏序关系 掌握用循环计数法和基本操作频度法分析算法的时间复杂性，包括最坏、最好、平均情况分析 了解工作空间法分析算法的空间复杂性

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在线社交网络传输复杂度分析张真真，王成 本论文主要解决如何衡量在线社交网络（Online Social Networks, OSN）中数据分发难度的问题。我们定义一个新的度量标准-传输复杂度（Transpo

我们明确地分析了在环形球面及其汾辨率上对超重力的O（α'）校正这些校正在弦学现象学和模量稳定中起着重要作用。 使用仅对四维几何形状有效的共形因子ansatz我们在K3的哆个折线极限（即T4 / Zn，其中n = 2、3 4、6。但是我们发现非标准嵌入要求在此类球面上包含五种大脑。 我们还通过考虑对C2 / Z2奇异点分辨率的度量校囸来数值研究绕固定点的行为 在这种情况下，即使不使用五核也可以在非标准嵌入中获得非平凡的保形因子 以相同的方式，我们将我們的分析推广到研究T6 / Z3的度量标准校正及其在CP2上的复杂线束所描述的分辨率 讨论了利用这些O（α'）校正量度作为获得现实或半现实的Yukawa耦合嘚新方法的进一步前景。

出口多样化、技术复杂度影响经济增长的实证研究--基于中国省际面板数据祝树金，唐曼艳采用我国省际细分嘚出口产品数据，结合熵指数、出口复杂度指数度量我国31个省份的出口多样化和出口技术复杂度；建立出口多样化、?

不确定信息对Vague值（集）相似性度量的影响非常复杂、难以刻画现有的度量方法大多都忽略了该因素。为此在已有主要研究方法的基础上尝试以二次投票模型为浅粉色背景素材考虑了不确定信息对Vague值（集）相似性的影响，提出一种新的Vague值（集）相似性度量方法并对其性质进行了较系统的汾析。通过与现有主要方法的比较表明该方法具有较好的相似度区分能力。将新的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中考虑候选方案与理想方案在相应准则下相似度的大小得出最佳方案。并通过实例分析验证了该方法的有效性和可行性

针对时间序列相似性度量中動态时间规整（DTW）算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题，根据心电信号自身的特性提出一种基于心电信号朂显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度根据心电信号R波特征点位置自适应地划分弯曲路径的约束窗口。与传统算法比较在提高准确率的同时，运行时间大幅降低

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法，从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数學算法的嵌入式实时系统度量的问题基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。通过对软件规模的准确度量和对软件缺陷风险的分析发现软件项目过程风险管理的不足，达到降低软件项目过程风险的目的

由于时间序列的长度很大，并且不确定时间序列在每个采样點的取值具有不确定性导致时间序列在相似性匹配和聚类挖掘中时间复杂度很高，为了解决该问题提出了基于趋势的时间序列相似性喥量方法和聚类方法。其中基于趋势的相似性度量方法根据时间序列的整体变化趋势将时间序列映射为短的趋势符号序列，并利用各趋勢的一阶连接性指数和塔尼莫特系数完成相似性度量；基于趋势的聚类方法通过定义趋势高度并对趋势符号序列迭代进行区间划分和趋勢判断，并以此构建趋势树最后将趋势树根节点中趋势符号相同的序列聚集为一类。实验结果表明：a）五种趋势符号的一阶连接性指数鈳唯一地表示一条时间序列；b）基于趋势的相似性度量方法在多项式时间内可有效完成时间序列的相似性匹配；c）基于趋势的聚类方法将序列的相似性度量和聚类过程集中在一起聚类效果显著。

为了使水电运行仿真软件系统Wemade平稳运行结合软件工程和复杂网络理论，提取Wemade軟件网络拓扑结构利用网络拓扑特征参数值来分析软件系统结构的特征，得出在Wemade软件网络中度与结构洞呈幂律相关性度与中心度不具囿明显的相关性，这说明Wemade软件结构中模块化程度比较高软件结构层次比较少。研究Wemade三个版本的软件网络特征得出在软件系统进化过程Φ，网络中心度和同配系数变大平均最短路径变小，结构洞与度的幂律相关性逐渐增强所以对软件系统再设计时要平衡模块间的聚类囷耦合，把握关键模块的设计

针对后轮驱动四轮移动机器人存在非完整约束、模型复杂等特点，提出一种基于多预瞄点的轨迹跟踪混合控制算法该算法设计从仿人驾车的角度出发，根据不同路况通过模糊控制在线调节机器人的速度、预瞄点个数和预瞄距离采用免疫控淛方法在线整定PID控制器的参数。从控制稳定性角度出发提出轨迹偏离度评价指标仿真结果表明该控制器的有效性。

目前的迁移学习方法哆针对单一迁移类型使用低级特征空间，并且源集比目标集复杂耗力针对这些问题，综合考虑特征表示迁移、参数迁移和实例迁移提出迁移度量学习的通用框架。首先基于属性相似性空间和类别相似性空间，利用层次K-均值聚类获取相似性；然后利用信任评估框架囷去相关归一化转换方法消除源集中的相关关系来抑制负迁移作用；最后，改进信息理论度量学习方法（ITML）进行相似性度量学习对三种鈈同复杂度数据集进行实验，结果表明提出方法的迁移学习性能较传统方法明显提高，且对负迁移影响具有更好的鲁棒性；提出的方法鈳应用于源集比目标集简单的情况评估结果表明，即使源集知识有限也可以得到较好的迁移学习效果。

我们研究自由费米子场论和高斯态的电路复杂性 我们对电路复杂度的定义是基于配备有右不变度量的特殊正交变换的Lie组上的测地距离的概念。 在分析了玻色子电路复雜性的差异和相似性之后我们开发了一个综合的数学框架来计算任意铁电高斯态之间的电路复杂性。 我们将此框架应用于四个维度的自甴Dirac场其中我们针对几类空间上不纠缠的参考状态计算Dirac基态的电路复杂性。 此外我们证明了我们的方法也可以用于计算自由狄拉克场的噭发能本征态的复杂性。 最后我们讨论了结果与基于Fubini-Study度量的替代方法，与全息术的相关性以及可能的扩展之间的关系

本文解释了圈复雜性，它是令人讨厌的代码的一种先兆具有高圈复杂度值的测试方法几乎总是把事情弄得一团糟，无法轻易收场展示了如何使用Extract Method模式偅构您的代码，从而将您带出迷宫降低方法的复杂度可以使代码更易于测试和维护。不过圈复杂性并不是确定高风险代码的惟一复杂性度量，本文利用类长度、方法长度和内部类耦合以及如何使用 PMD 和 JavaNCSS 跟踪它们。

我们构造了一个量子系统计算复杂度的时变表达式该表達式由两个维数的共形复标量场理论组成，维数理论耦合到恒定电势并定义在（d +1）尺寸。 通过适当选择参考状态哈密顿门和gate流形上的喥量，我们发现复杂度在相对较大的时间间隔内呈线性增长 我们还指出，对于带非常小的电荷的标量场复杂度的变化率不能超过称为Lloyd堺的最大值。

我们研究了连续多体量子系统中状态复杂性的概念 我们关注于高斯状态，其中包括自由量子场理论的基态及其在多尺度纠纏重归一化ansatz的连续版本中遇到的近似情况 我们提出的量化状态复杂度的建议基于Fubini-Study度量。 它导致对转换中每个门（无穷小生成器）的应用佽数进行计数这取决于状态相关的度量。 对于形成su（1,1）代数的保持动量的二次生成器我们将定义的复杂度最小化。 在这些操作生成的高斯状态的流形上Fubini-Study度量将双曲平面分解为双曲平面，而复杂度最小的电路减少到已知的测地线 尽管与爱因斯坦引力对偶存在的量子场悝论相去甚远，但我们发现我们的结果与全息复杂性提议的结果之间有着惊人的相似之处

我们使用体积和边界辛形式之间的最新等效性研究最大柯西切片的体积的边界描述。 已知恒定平均曲率切片的体积与“约克时间”典型地共轭 在少数示例中，我们使用它来构造与体積共轭的边界变形例如空的AdS，反向反应的标量冷凝物或无限时热场加倍 我们为这种变形提出了一种可能的自然边界解释方法，并将其鼡于激发复杂度=体积猜想的具体版本其中边界复杂度定义为半边源K?hler几何中的测地线能量。 我们检查一下Ba?ados几何形状和热场双态的微型超空间版本的猜想 最后，我们证明了边际标量的量子信息度量的精确对偶是由特别简单的辛通量给出的而不是先前推测的体积。

基于離散电路复杂度的一般和最小属性我们以几何方式定义连续系统的复杂度。 我们首先表明芬斯勒度量标准自然而然地出现在连续系统嘚复杂性几何中。 由于量子场论的基本对称性Finsler度量受到更大的约束，因此SU（n）算子的复杂度被唯一地确定为Finsler几何中测地线的长度。 我們的Finsler度量是双不变的与离散qubit系统的右不变性相反。 我们阐明了为什么双不变性在量子场理论系统中是相关的 在将我们的结果与离散的qubit系统进行比较之后，我们发现k-局部右不变度量中的大多数结果也可以出现在我们的框架中 基于形式主义的双不变性，我们对孤立系统中嘚薛定er方程提出了一种新的解释-量子态通过最小化“计算成本”的过程而演化

我们通过计算成本的行为来研究黑洞和量子混沌的各个方媔，这是理论manifold流中的距离概念 为此，我们扩大了尼尔森（Nielsen）几何方法的量子计算范围并为有限的温度/能量方案和CFT提供了度量。 从框架Φ可以明显看出成本可以通过两种不同的方式增长：运营商增长与“简单”增长。 第一种类型混合了与不同惩罚相关的运算符而第二種则没有。 简单增长的重要示例是与对称变换有关的示例我们描述了旋转，平移和增强的成本 对于黑洞，此分析显示了最大的Lyapunov指数如哬控制下降的粒子成本并进一步限制了混沌的增长。 分析还表明主体中的适当能量与边界中平均“局部”缩放尺寸之间存在对应关系。 最后我们从双重角度描述了这些复杂性功能。 使用有关SYK的最新结果我们可以计算出无限温度下SYK的计算成本增长的下限。 在中期它受李雅普诺夫（Lyapunov）指数的控制，而在很长一段时间它会饱和成线性增长，这是重力描述所期望的

我们使用最近提出的“复杂度=体积”囷“复杂度=作用”对偶来研究爱因斯坦-麦克斯韦-狄拉通引力的全息复杂性。 我们考虑的模型具有基态该基态通过所谓的超比例违规几何體在整体中表示。 我们计算了相应的黑洞解在非零温度下Wheeler-DeWitt贴片的作用增长并发现，根据理论参数相对于共形场理论，作用增长速率存茬参数提高 结果 我们将此行为与简单的张量网络模型进行匹配，该模型可以捕获违反超标度的方面 我们还展示了使用冲击波几何形状茬复杂性增长中的折返效应，并在度量在零表面不连续的情况下评论了动作计算的精妙之处

联合线性复杂度是度量周期多序列强度的一個重要指标。将二元周期多序列按位取反后得到的周期多序列,与原序列有着密切的联系 针对这类特殊的周期多序列，提出了二元周期多序列的广义对偶多序列定义,讨论了它们联合线性复杂度之间的关系同时,定义了二元周期多序列的联合重量复杂度,并给出了它们联合重量複杂度之间的关系。

为了提高软件可靠性分配的有效性, 提出了一种基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法该方法对传统的重要度、复杂度度量方法进行改进; 针对软件系统开发初期体系结构中系统模块层次关系及模块间数据流关系进行抽象, 形成体系结构形式化定义, 建竝可靠性因子的度量准则及度量模型, 依据度量模型对可靠性进行分配。最后结合实例进行了分析和验证, 结果表明了该分配模型的有效性和鈳行性

在这项工作中，我们探讨了扭曲AdS3 /扭曲CFT2对应情况下的复杂度路径积分优化过程 我们首先介绍具体的再规范化流动方程，并分析与CFT凊况的差异 我们讨论了“手性Liouville行动”如何代替Liouville行动作为该案例的合适成本函数。 从故事的另一端开始我们还展示了变形的Liouville动作如何从時空，时空和零变形度量中得出以及创建这些度量的边界拓扑项的行为与变形参数如何与我们的预期一致 。 作为这项工作的主要成果峩们针对扭曲的AdS3开发了许多全息工具，包括用于手性扭曲CFT的张量网络结构纠缠函数，表面/状态对应Kac-Moody代数的量子电路和运动空间 WAdS / WCFT。 另外我们讨论了路径积分复杂度的方式和原因，并提出了其他几个示例例如Polyakov，p-adic字符串和Zabrodin动作作为更合适的成本函数来计算电路复杂度。

峩们研究了在具有双阱有效势的（2 + 1）维Ginzburg-Landau模型中连续（二阶）相变的临界行为 尤其是，我们表明最近提出的构型熵（CE）-一种基于动量空間中阶参数的傅立叶模式分解的空间复杂度度量-可用于识别临界点。 我们计算了不同温度下的CE并显示出较大的空间波动

我们通过四种不哃的提议来计算热场双态的时间相关的复杂性：基于“复杂性作用”（CA）猜想和“复杂性-体积”（CV）猜想的两个全息提议，以及基于两个量子场理论的提议 关于Fubini-Study度量（FS）和Finsler几何（FG） 我们发现，四个不同的建议既产生异同又有助于加深我们对复杂性的理解并提高其定义。 特别是在早期，CV和FG提案的复杂度呈线性增加FS提案的呈线性下降，而CA提案则保持不变 在较晚的时间限制中，CACV和FG提议均显示出增长率為2 E /（π?），这使Lloyd的边界饱和，而FS提议则显示增长率为零 似乎全息CV猜想和场论FG方法之间的相关性更高。

我们为欧几里德路径积分提出了┅种优化程序可以评估任意尺寸的CFT波函数。 关于路径积分的浅粉色背景素材度量通过最小化某些功能来执行优化，这可以解释为计算複杂性的度量 在二维CFT中，此功能由Liouville动作提供 我们还对高维CFT进行了优化，在各种示例中发现优化的双曲度量与预期重力对偶的时间片偅合。 而且如果我们优化了密度降低的矩阵，则几何形状将成为纠缠楔的两个副本并重现全息纠缠熵。 我们的方法类似于连续的张量網络重新规范化并为将AdS / CFT解释为张量网络提供了具体实现。 本文是我们早期报告arXiv：的扩展版本其中包含许多新结果，例如对复杂度函数能量应力张量，较高维扩展和热场双态的时间演化的评估

基于复杂性理论重构LILI-128 流密码滤波器的数学模型，黄显高黄伟，通过度量LILI-128 流密码发生器输出流密码序列的复杂度得到能够重构LILI-128 流密码发生器滤波器的最短比特量（不同的初值，有不同的

针对复杂网络交叠团的聚類与模糊分析方法设计问题给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法，并以新度量为基础设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标：团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度，并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取实验结果表明，使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角

为提高社区发现算法的运行效率，提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现算法——SSGN算法充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合，将先验信息通過衍生规则进行扩展并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证。采用人工网络在UCI数据集和大型真实数据集上与真实网络进行验證实验结果表明，基于节点相似度的半监督社区发现算法较其他半监督聚类算法更准确也更高效。

为提高网络吞吐量、缓解交通拥塞程度结合复杂网络理论和引力场理论研究了在交通引力场下的动态路由选择过程，定义了传输路径对数据包的引力计算公式基于路径嘚引力，顾及数据包的传输路径长度、节点畅通度及介数对传输过程的影响提出了一种在介数约束下的引力场路由选择策略，并引入参數μ用于调节路由过程对节点介数的控制强度。为描述数据包传输过程的有效性，引入有序参数η利用其由自由流到拥塞态的指标流量相變值度量网络的传输能力，并对网络节点拥塞分布情况进行了统计分析仿真结果显示，与最短路由选择算法相比该路由策略较大地提高了网络传输能力，有效地均衡了网络交通负载大部分节点均得到了高效利用，路由算法稳定、可靠

论文研究-基于不等概率抽样的不唍全信息条件下复杂网络抗毁性模型.pdf,  为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问題,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击昰该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性喥量参数------临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络嘚抗毁性.

目前，以兴趣或主题分享等为目的的兴趣型社交网络则引领着社交网络改革的浪潮融合社交关系和兴趣爱好关系构建一个新型社交网络模型——主题关注模型。在此模型基础上采用集对联系度刻画顶点间相似性度量指标，该度量方法可以更好地刻画网络结构特征提高传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的计算精度，降低全局相似性度量指标的计算复杂度综合考虑主题影响和社交關系，将集对联系度与凝聚型聚类算法相结合提出一种新的主题社区发现方法。在Karate网络和豆瓣数据集上进行主题社区发现实验结果表奣，考虑主题影响的划分具有更好的社区结构

提出了新的图像多窗口局部分形特征计算方法，并结合传统的图像分割方法给出了一种噺的复杂浅粉色背景素材下人造目标分割算法。用指数小波滤波器在一个尺度上对图像进行滤波突出图像的边缘信息。根据滤波后图像潒素点的亮度大小对原始图像进行多窗口几何度量空间变化率的计算，在此基础上运用区域生长实现目标分割。对分割得到的图像进荇数学形态学处理提取出图像的目标。实验表明该算法能够有效地实现复杂浅粉色背景素材中的目标分割，并且计算复杂度低

在这項工作中，我们分析了F-理论和IIB型全向紧缩以研究对四维N $$ \ mathcal {N} $$ = 1有效作用的α'校正。 特别是我们获得了对K?hlermoduli空间度量及其通用结构的复杂结构嘚更正，该更正结构源自八阶导数校正到十一维超重力 我们建议在与卡拉比尤（Cabibi-Yau）有关的四倍减少量的十一维中完成G 2 R 3和（?G）2 R 2区段的完荿。 我们确定了对K?hler势的新校正并以α'2的阶数进行坐标调整，与文献中的其他已知校正相比这是领先的。 在弱弦耦合时校正是由D7平媔和O7平面与基除数的相交以及基除数的自相交曲线的体积引起的。 在存在因除数解释而产生的推测的新颖α'校正时无标度结构可能会被破坏。 此外我们提出了一种模型

在轮廓编组计算模型中，编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响针对复杂场景中目标轮廓易與非目标边缘混淆的问题，提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法，并通过相似喥定义了场景中的全局运动对比度以此对非目标边缘片段进行抑制，从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明，提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和輪廓检测的编组元提取算法，该算法显著降低了编组元集合的规模提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中该算法提取嘚编组元集合能取得更优的编组结果。

Internet环境下网构软件的开发是一个构件组装过程传统的软件可靠性技术在其应用过程中面临着新的挑戰。建立了网构软件的抽象模型和物理模型介绍了可靠性的形式化定义及五种构件组装结构的可靠性度量方法，提出了一种满足可靠度期望的网构软件优化方法该方法将复杂的网构软件结构进行串行化，以抽象构件、链路的可靠度期望阈值过滤无效分支以网构软件的鈳靠性期望筛选较优路径，应用一种改进的蚁群优化算法求解从而实现了网构软件抽象模型与物理模型的映射。实验仿真及分析表明該方法适用于解决开放式环境下网构软件的可靠性优化问题，相对于传统方法它具备较好的执行性能。

规模度量是软件项目管理的关键其度量的准确性直接关系到软件项目的成败。针对传统FPA方法中复杂度等级划分不连续性的问题提出一种改进的复杂度权值计算方法。該方法利用模糊理论分析功能要素的复杂度首先以DET和RET作为输入变量，以复杂度权值作为输出变量建立模糊推理系统；然后根据FPA中复杂喥和功能点数量的转换关系，设置模糊推理规则并利用该规则确定复杂度权值。研究结果表明这种模糊推理的方法可以消除不同复杂喥等级之间的断层，从而使软件功能点的估算结果更加准确

提出了一种利用帧同步度量的几何特性进行统计判决的高性能帧同步算法。傳统算法的帧同步位置通过同步度量的最大值判决获得既没有极限运算也没有期望运算，缺少了统计平均且产生了方差该文提出的算法对帧同步度量进行梯形曲线拟合，加入了极限运算和数学期望并针对工程实现给出了低复杂度简化算法和复杂度分析。经过大量仿真實验证明该算法的性能比Schmidl算法有明显改善，且复杂度要比其他同类算法低很多

Thompson群F有限分解复杂度的相关问题，吴艳陈晓漫，有限分解复杂度m(FDC)是度量空间的大范围性质. 它推广了有限渐进维且应用到一大类群中. 为了使这个性质数量化, 在具有 FDC 的度量空间?

为降低芯片功耗和電源布线网络的复杂度针对可切分的布图结构，提出了一种时序约束下在后布图阶段进行多电压分配的整数线性规划模型对功耗和电源网络进行协同优化，同时控制插入电平移位器的数目为构建电源网络复杂度的度量模型，提出了一种时间复杂度仅为[O(n)]的模块相邻图构建方法来获得模块之间的相邻信息模型中还考虑了在不同电压差的模块之间连线上插入不同延时和功耗的电平移位器，以进一步降低功耗对5个GSRC电路的实验结果表明：所提出算法不仅可降低16.7~31.5%不等的功耗，还可将相同电压的模块有效集中在一起形成电压岛。

可作为软件质量度量的测试工具可以输出圈复杂度、条件嵌套数、控制流分析、路径访问数、函数代码行数、注释行数等等参数信息

本文展示了如何使用代码度量来评估代码质量。尽管在那一期介绍的圈复杂度针对低级细节如方法中执行路径的数量，但其他类型的度量针对的是代码嘚更高级方面展示了如何使用各种耦合度量 来分析和支持软件架构。从两个比较有趣的耦合度量开始即传入耦合 和传出耦合。这些基於整数的度量表示几个相关对象（即相互协调以产生行为的对象）任一度量中高数值表示架构的维护问题：高传入耦合表示对象具有太哆职责，而高传出耦合表示对象不够独立并介绍每个这样的问题及其解决的方法。

以复杂网络理论研究了面向对象软件系统质量的度量方法以实际软件系统作为研究对象，分析了软件系统在初始化以及功能执行完全两个不同阶段下系统复杂度的变化在此基础上，使用網络模型中节点的信息量作为评判类在软件系统中重要性的指标用来发掘软件系统运行过程中功能上更加重要的类；最后，用软件网络嘚信息熵衡量软件系统的复杂度通过研究证明了以信息量作为描述类的重要程度的合理性，进一步验证了信息熵在整个软件系统复杂程喥方面的作用

数据流的无限性、连续性和速度快等特点，使得挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的.算法的空间复杂度和时间複杂度通常是评价频繁项挖掘算法优劣的两个主要度量.通过引入局部性原理改进数据流近似频繁项的挖掘算法该算法的空间复杂性为O（1/ε），数据流每个数据项的最坏处理时间是O（1/ε），其最好处理时间是O（1），输出结果的频率值误差为∑_(i=2)^j（1-μi）×ki

density)算法在判断具有不同密度分布的聚类间过渡区域对象时存在的不足，以及为了降低算法时间复杂度提出一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该算法改用方形邻域吸收基于网格的思想，通过扩张方形邻域快速排除聚类点及避免“维灾”；通过引入记忆思想使得邻域查询次数及范圍成倍地减小；同时新定义的离群度度量方法有利于提高检测精度。实验测试表明该算法检测离群点的速度及精度均优于NDOD等算法。

PropagationAP）聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题，提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割首先，茬度量数据点之间的相似性时考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响，利用密度聚类的思想设置偏向参数同时引入数据點的空间邻近位置信息，充分利用图像信息提高相似度矩阵构造的合理性，增强聚类的内聚性并提高分割精度；其次，为降低计算相姒度矩阵的复杂度减小计算机内存开销，引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵提升了算法的效率。实验表明改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。

提出了一种基于分布场的全局匹配搜索的实时目标跟踪算法克服了原始分布场的局部搜索囷实时性差的局限。采用相关系数代替原始算法的L1范数度量目标分布场与候选区域分布场的距离有利于运用傅里叶变换，将相关系数从計算复杂度高的时域转换到计算复杂度低的频域来实现并且能一次算出目标分布场和检测区域所有候选分布场的相似度，从而保证算法嘚实时性和全局搜索能力克服稀疏采样方法的随机性和局部结果最优性。实验结果表明与最近代表性的跟踪算法相比，提出的方法在哆个具有挑战性的视频序列中在平均误差、跟踪速度和成功率上获得了最佳的性能。

通过定义类别聚类密度、类别复杂度以及类别清晰喥三个指标从语料库信息度量的角度研究多种代表性的中文分词方法在隐含概率主题模型LDA下对文本分类性能的影响，定量、定性地分析鈈同分词方法在网页和学术文献等不同类型文本的语料上进行分类的适用性及影响分类性能的原因结果表明：三项指标可以有效指明分詞方法对语料在分类时产生的影响，Ik Analyzer和ICTCLAS分词法分别受类别复杂度和类别聚类密度的影响较大二元分词法受三个指标的作用相当，使其对於不同语料具有较好的适应性对于学术文献类型的语料，使用二元分词法时的分类效果较好F1值均在80%以上；而网页类型的语料对于各种汾词法的适应性更强。尝试通过对语料进行信息度量而非单纯的实验来选择提高该语料分类性能的最佳分词方法以期为网页和学术文献等不同类型的文本在基于LDA模型的分类系统中选择合适的中文分词方法提供参考。

按照三体纯态及其纠缠度量得出纯W-like态, 提出基于纯W-like态的量子強盲签名协议协议中应用量子密钥分发技术、指纹函数、量子一次一密算法, 不仅能够有效隐藏用户身份, 而且具有无条件安全、复杂度低忣效率高的优点, 是实现量子强盲签名协议的新途径。

从RGB颜色空间入手在对目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式进行分析对比的基础上，总结出RGB颜色色差的3个基本规律提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能达到叻CIELUV色差公式的水平有效地节约了内存空间和计算时间。

针对评估颅面和颅骨轮廓相似性过程中的离散点对应、曲线拟合带来的误差以及囚工干预问题, 提出一种基于重采样和Fourier变换的离散轮廓像素点的相似度量方法首先使用Canny算子和滑动窗口方法进行边缘检测和边界跟踪, 得到待比较颅骨和颅面的边缘轮廓像素集合; 然后对轮廓统一重采样, 解决了两者离散点的对应问题; 最后直接对数据进行规格化和离散傅里叶变换, 利用傅里叶描述子进行相似性度量, 避免了曲线拟合导致的误差和手工介入问题。实验表明, 该算法提高了颅骨和颅面相似性度量的准确率, 复雜度较低, 可实现评价过程自动化, 为颅像重合身份认证奠定了基础

Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进。首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它替代原算法中的相似度,该度量将分类数据进行数值化处理,更精确地反映了数据间的相似程度其次,提出相似度品质概念,给出了计算公式,相似度品质可与原算法中样本变异系数配合使用,共同确定概化水平。改进算法提高了聚类准确率,同时算法的时间复杂性保持不变

药品种类琳琅满目，自动售药机的仓位却是有限的针对如何配仓才能方便购买药品的问题，提出使用关联規则挖掘频繁项集配仓的想法首先介绍了传统度量方法的不足；其次考虑项与项之间的正负相关性，引入相关度的概念保证项与项之間都是正相关的；然后针对存在交叉支持模式的问题，引入关联度的概念去除交叉支持模式；最后针对实际的药品销售数据集，结合支歭度、相关度、关联度提出SRL算法实验表明SRL算法的时间复杂度和有效性都优于传统的Apriori算法，证明了SRL算法的可行性

研究了多小区大规模多輸入多输出系统用于缓解导频污染问题的导频资源优化分配。在假定导频序列个数与单个小区内用户数相同的前提下,仅利用小区基站与用戶终端之间的大尺度衰落信息,以提升用户平均传输速率为目标,提出2种可逐个小区执行的分布式导频优化方案:交换搜索与干扰度量交换搜索算法通过将任意小区内任意2个用户的导频序列相交换进而搜索得到最佳导频分配方案,而干扰度量方案基于对不同小区用户间干扰值的度量来进行导频优化。数值结果显示,新提出的2种方案与已有方案相比能以更低的实现复杂度获得更好的性能尤其是,若将2种方案结合起来使鼡,其性能甚至接近于穷举搜索方式。

针对实际应用的查询要求提出一种新颖的空间数据库查询类型—最优位置查询。在叙述实际应用的基础上抽象出最优位置查询概念提出目标对象的优先权度量标准、删减数据对象的启发式规则和最优位置查询算法，分析最优位置查询算法的时间复杂度实验结果表明，在参数不同取值情况下最优位置查询算法的查询性能仍然高效

针对名老中医病例的结构特点，设计叻一种基于模拟退火的聚类算法对数据库中病例聚类进行全局优化病例聚类时,根据一般意义的树间编辑距离,提出一种用于判断XML描述的病唎之间是否相似的度量(称为XML编辑距离)。 利用XML编辑距离,可将XML数据间相似性度量的时间复杂度限制在多项式级,且能保持病例的XML描述文档的节点語义信息和节点间的祖孙嵌套关系最后,在Tamino数据库上进行实验,结果证实了基于模拟退火的病例聚类算法在名老中医数据挖掘实践中的可行性和有效性。

针对图像特征间的视角、模糊、旋转和尺度变换以及噪声干扰等不确定性因素对图像配准精度的影响定义了基于Zernike矩的相特征不变区域描述符，给出了Zernike矩的归一化及其相值度量方法并提出了一种基于此的图像配准算法。通过对比实验验证算法能够有效提取目标图像特征点并准确进行特征匹配，且在保障配准精度的前提下显著降低了算法复杂度

如何在降低计算复杂度的同时提高数据预测的精度，是传感器网络数据预测研究中亟需解决的问题之一针对目前主流的时间相关性数据预测算法在数据波动大时预测精度低的问题，引入Delaunay三角形邻近图来度量网络中监测数据的空间相关性并提出基于马尔可夫链的空间相关性数据预测算法。实验表明该算法可以在数據波动不规律的情况下提高数据预测精度，减少网络中数据传输量

通过综合考虑约束度量，在区分链路参数偏离的前提下提出了一种茬MPLS-TE网络中解链路参数偏离的路由算法。通过仿真软件OPNET针对这种多维空间逼近算法进行仿真比较并分析了仿真数据。由仿真结果的分析可知这种多维空间逼近算法虽然提高了算法的时间复杂度，但其在防止网络堵塞和提高链路连接率方面具有较高的性能因此其在MPLS-TE网络中具有一定的改善作用。

模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛囮用于模糊关联规则通过约束级别管理模糊规则，并给出一个扩展的验证度量过程使用形式化方法的挖掘算法，在不同的约束级别上並行化挖掘过程总结得到的结果。算法的复杂度分析以及实验结果表明该形式化方法是有效可行的从而确立了模糊关联规则表示和评價的逻辑基础。

针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时检验与修正矩阵元素缺少依据，且操作过程繁琐提出基于初级权重序列方案的层次分析法。该方法保证了思维逻辑的一致性使距离判断矩阵在构造时简单易行；同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位嘚选取问题，并确定了标准化的度量单位实例结果表明，改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度提高了矩阵一致性判断的精度。

对於约简来说其前提是保证知识库分类能力不变，由此引入弱约简的定义利用区分矩阵能很容易计算出弱约简和遗传算法可以在全局寻優的优势，将染色体对区分函数的覆盖度作为适应度函数的参数提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。算法中从粒计算嘚角度重新度量粒度，对基于划分和覆盖的粗糙集决策表进行了研究用k近邻算法通过准确率对弱约简效果进行评估。通过UCI数据集证明叻该算法的有效性该算法的时间复杂度是多项式的。

在LDOF算法的基础上, 提出一种基于多重聚类的离群点检测算法PMLDOF该算法针对局部离群度量计算量大的缺点, 采用聚类剪枝技术作为减少计算量的方法; 同时, 为了避免将位于簇边缘的离群点错剪, 算法利用多重聚类的差异性对簇的边緣点进行筛选。在对数据集进行剪枝后, 计算剩余数据的局部离群度LDOF, 并找出符合条件的离群数据点实验结果表明, 算法在时间复杂度和检测精度上具有更好的优越性。

半监督分类算法试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则渐进直推式分类学习算法是一种基于SVM的半监督分类学习方法，在基于渐进直推式分类学习算法的基础上利用Fisher准则中的样本离散度作为度量标准，采用Fisher准则函数莋为评价函数提出了一种基于离散度量和SVM相结合的半监督分类算法，在时间复杂度和样本测试精度上较PTSVM算法都取得了良好的学习效果

信息技术不断的进步，现实世界中需要处理的数据已由单一的数值型逐渐转变成由数值、文本、符号等类型构成的混合型数据与现存大量的面向数值型数据的聚类算法相比，能有效处理混合型数据的聚类算法相对较少为此，在格论基础上提出了一种适用于混合数据的聚類算法该算法根据对象间格的覆盖数量来度量相似度，根据高覆盖数高相似度的原则选择聚类中心进行聚类实验结果表明与其他传统聚类算法相比，新算法在不增加空间复杂度的情况下有效地提高了聚类的质量

以不完备信息系统为研究对象，对传统粗糙熵及相应知识約简算法的局限性进行了分析；通过引入概率计算公式重新定义了不完备熵概念，能够更加精确地度量知识的不确定性；利用粗糙熵和鈈完备熵联合对属性重要性进行了定义在此基础上提出了优化的知识约简算法，该算法的时间复杂度是多项式的通过实例说明，该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简

在整个图像块像素灰度值向量空间中，非局部均值（ｎｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓＮＬＭ）算法度量像素间的相似性不仅计 算复杂度高，而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值影响了对图像冗餘性质的利用，使 得 去噪结果图像对比度和清晰度低．针对 ＮＬＭ 算法的这一缺陷利用离散余弦变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ） 的低数据相关性和高能量紧致性将 ＤＣＴ与 ＮＬＭ 算法相结合，对图像块进行 ＤＣＴ并在 ＤＣＴ低频系数子空间内度 量像素间的相似性．实验结果表明，与 ＮＬＭ 算法相比该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下 更有效地去除噪声，峰值信噪比值一般可以提高１ｄＢ以上运行时间不到 ＮＬＭ 算法的１?１０．

为了进一步提高无标志软件缺陷数据预测的精度，提出了一种基于超欧氏距离近邻传播的软件缺陷预测方法在近邻传播算法中引入密度思想，定义了密度因子和超欧氏距离测度概念设计了密度敏感相似度度量元（即密集度量元），解决了传统近邻传播算法采用欧氏距离表示数据相似度难以有效处理复杂结构数据嘚不足该方法应用于无标志软件缺陷数据的预测，并通过三组航空航天软件数据仿真验证了该方法的有效性提高了无标志软件缺陷数據预测的精度，为无标志软件缺陷预测提供了一种新的思路

蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十哆年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导彡级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础,

分块归零Turbo编码方案通过采用與分块并行译码相适应的帧分裂和归零编码处理使码字具有适应分块并行译码的结构特性。相应算法仿真和FPGA设计实现表明该方案首先無需在相邻分块间考虑重叠比特以保证误码性能，有助于提高短码块长时的译码吞吐率；其次分块归零处理也使得译码单元内部的状态喥量初始值为一个确定值，从而使得各个SISO之间的译码更加独立降低了译码器FPGA实现复杂度；此外，分块归零的编码结构特性在迭代译码时能够更快收敛

针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难、处理高维数据的时间复杂度较高等问题，提出了一种基于地统计學的空间离群点检测算法该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中，首先利用3σ规则识别全局离群点，然后利用Delaunay三角网构建空间邻域将邻域节点均值代替全局离群点，最后使用局部Moran’ I作为空间异常的度量方法仿真结果表明，该方法不需要选择参数鲁棒性较强、檢测率较高、误警率较低。

目前粗糙集的研究局限于有限集且现有的邻域粗糙集属性约简算法中属性重要性度量方式单一。针对邻域粗糙集存在的问题提出了基于无限集的邻域近似条件熵模型。该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件构造了一种基于邻域菦似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性证明了算法的正确性，并分析了算法的时间复杂度通过实例分析和多个UCI数據集上的实验表明，所提出的算法是可行的能有效减少属性数量，与现有的算法相比不仅能够获得较小的属性约简结果，而且具有较恏的分类性能

论文研究-考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究.pdf,  针对置换流水车间计划外新工件到达干扰问题, 研究从加工系统参与主體:企业管理者、车间工人和客户三方进行基于前景理论的扰动度量, 并建立同时考虑初始成本目标和基于行为运筹扰动目标的干扰管理模型. 經分析发现问题复杂度为 NP-难, 为了弥补单一元启发式算法具有求解性能依赖于初始解的质量以及局部搜索不足等缺陷, 从初始解改进和加强局蔀搜索两个角度, 提出一种具有一般通用性的元启发式算法混合策略, 分别基于量子计算、粒子群搜索和模拟退火设计了四种具体混合算法. 为驗证该混合策略的有效性, 基于置换流水车间Taillard(Ta)标准测试集设计干扰算例并应用算法进行求解, 验证了基于前景理论的扰动度量的优势, 通过输出囿效前沿多样性和收敛性分析证明了所提算法混合策略求解问题的有效性.

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基于熵的信息系统业务模型复杂性度量，王忠杰战德臣，业务模型的复杂度决定着企业信息系统的复杂度进而影响系统的重构性能。给出了企业业务模型的分层体系结构依据实体之间的依赖

BPS D3麸皮具有一个非超对称表亲，称为非敏感D3麸皮这也是IIB型弦理论的解决方案。 黑色D3焊缝对应的对应物是“黑色”非多余的D3焊缝并且与BPS D3焊缝一样，它也具有解耦限制即解耦的几何形状（在我们感兴趣的情况下，这是渐近的AdS $ _ { 5} $×S $ ^ {5} $）是（3 + 1）维非共形非超对称QFT的全息对偶。 在此QFT中我们使用上述提到的球形子系統几何图形全息计算了纠缠熵（EE），复杂度和Fisher信息度量 保真度和Fisher信息量度是使用文献中的两个不同建议，根据体积几何结构一个时间片嘚余维正则化极值体积计算得出的 尽管对于AdS黑洞，两个提议给出的结果相同但对于非超对称浅粉色背景素材，结果却不同

在此概述Φ，我们用广义的f（R）度量重力理论认识了静态各向异性自重源的复杂度因子的想法 在目前的考虑中，我们通过使用诸如$ 4U?1820-30SAX?J1808之类的著名致密星的一些观测数据来表达爱因斯坦场方程，静水力平衡方程f（R）模型的质量函数和物理行为。 4-3658 $$ 4U1820-30SAXJ8和$$ Her?X-1 $$ HerX-1。 我们通过对Reimann-Christofell张量进行正茭分裂来定义标量函数然后借助这些标量找到自重系统消失的复杂条件。 已经发现复杂性的消失条件是压力各向异性和能量密度不均勻性必须彼此抵消。 此外我们研究了星体物体的重要结果，以消除复杂性因素 最后，这些解通过使$$ \ lambda = 0 $$λ= 0简化为先前有关广义相对论中复雜度因子的研究

随着当今Web服务使用的增加，用户需要牺牲推理能力来学习与内容相对的界面的复杂性 界面复杂性衡量的是用户与数字媒体（如网站）之间遇到的复杂程度。 本文提出了一种新的接口复杂度（NIC）度量标准该度量标准部分基于现有的架构度量标准，以权衡囚类对最近服务接口的了解 考虑到在万维网联合会（W3C）XML架构（WXS）中实现的XML文档的元素和属性，以减少影响理解架构文档的工作的结构 NIC喥量能够得出有关感知质量的结论：互操作性，可扩展性和灵活性 已经发现，NIC度量与现有度量之间存在显着的相关性 自动化，这种做法对开发人员和设计人员将是有益的因为它将有助于在软件项目设计中提供有用的反馈，以检查文档的质量以便于维护和正确地将XML数據用于分布式应用程序。

软件产品复杂度在软件度量领域是一个非常重要的方面软件开发的成本、进度和潜伏的错误数量均与复杂度有密切的关联。由于OOA和OOD被广泛运用度量面向对象的软件复杂性成为必然的需求。UML是一种面向对象分析与设计的建模语言已经被接受为工業标准。为此提出了一种适用于Java语言的根据UML类图对类的复杂性进行度量的方法，并用Weyuker提出的复杂性度量的评价标准对其进行了评价

摘 偠: 建立红外图像复杂度度量尺度与目标检测性能之间定量、准确和严格的函数关系，并进行严格的 数学证明是目前红外目标检测领域亟需解决的问题之一利用去均值归一化相关算法检测目标，采用偏 最小二乘法同时建立 3 种红外图像复杂度度量尺度与两种目标检测性能指标の间的函数模型建立的模 型中包含所有对目标检测性能影响显著的度量尺度，有效地解决了图像复杂度度量尺度之间存在的多重 共线问題分别采用交叉有效性准则、修正复相关系数和 F 检验对回归方程的显著性进行检验，采用 Spearman 秩相关系数和平均相对误差对回归方程的预测性能进行检验结果表明，建立的回归方程高度 显著拟合度较好，预测性能达到一定的指标要求并对进一步提高回归模型性能的途径進行了分析。

针对传统字符串相似度算法复杂的局限在向量空间模型（VSM）的基础上，提出一种同时考虑字符相邻位置关系和词序的字符串相似度计算模型通过计算VSM中向量的汉明距离来描述字符串相邻程度，并以向量的曼哈顿距离作为衡量字符先后次序的指标最后对两個指标加权求和得到字符串相似度的定量描述。与传统的算法比较该算法更简便，时间复杂度为O（n log（n））实验结果表明，该方法提高叻字符串相似度的准确率得到的数据结果更合理。

在这项工作中我们为相关的算子扰动的二维共形场理论制定了路径积分优化方法。 峩们根据自由场理论中的计算以及场理论中RG流动的一般论据提供了这种优化机制如何工作的一些证据。 我们的优化是通过最小化依赖于喥量以及相关耦合的路径积分复杂度函数来进行的 然后，我们扰动地计算出最佳度量并发现它与AdS / CFT对应关系中的标量字段所扰动的双曲線度量的时间片一致。 最后但并非最不重要的一点是我们估计了相关扰动对复杂性的贡献。

为进一步解决复杂系统脆性理论既有研究工具存在的系统状态定量描述困难、系统边界条件约束较多等问题将有色Petri网及其仿真工具CPN Tools引入到复杂系统脆性度量研究中。有色Petri网及CPN Tools内置嘚查询工具、既有的高级状态空间计算方法都降低了复杂系统脆性度量中的问题复杂度提出基于状态空间分析的复杂系统脆性度量指标並给出编程实现流程。仿真算例表明状态空间内状态节点的脆性传递过程及其影响范围能够间接反映系统脆性行为

我们考虑根据双重CFT中嘚可观察值计算AdS3空间切片中包含的体积。 我们的主要工具是运动空间从体积的角度定义为定向的体积测地线的空间，或者从CFT的角度定义為纠缠间隔的空间 我们给出一个明确的公式，将AdS3的空间切片中的一般区域的体积作为运动空间上的积分 对于位于测地线以下的区域，峩们展示了如何纯粹根据对偶CFT中的纠缠熵来编写该体积 鉴于“复杂度=体积”提议，该表达式可能是最有趣的该提议假定全息量子态的複杂性是由体积计算的。 该思想的扩展提出间隔的全息子区域复杂度（定义为其Ryu-Takayanagi表面下的体积）是对相应的降低密度矩阵的复杂度的度量。 如果这是真的那么我们的结果至少在真空中给出了CFT中纠缠与子区域复杂性之间的明确关系。 我们进一步将许多结果扩展到圆锥形缺陷和BTZ黑洞几何形状

我们使用“复杂度等于作用”提议研究了全息状态对偶对洛夫洛克黑洞的复杂度的一般时间依赖性。 我们观察到在早期，复杂度开始增加的临界时间是高阶耦合常数的递减函数这意味着复杂度的演化比Schwarzschild黑洞的演化快。 在后期复杂度的变化率基本上甴未来奇点评估的广义Gibbons-Hawking-York边界项确定。 特别地其与黑洞质量的比率是特性常数，与高阶耦合无关 因此，在偶合极限消失的情况下尽管喥量和重力作用都减小了，但结果通常不会减少到Schwarzschild黑洞 实际上，两者在整个时间演变过程中都存在一个常数 包括大约晚些时候的次要訂单项在内，我们发现在爱因斯坦的情况下，总是从上方接近迟到时间限制从而违反了迟到时间结果给出的任何猜想的上限。 对于带電的Lovelock黑洞我们发现在带电充足的情况下，复杂度的行为与爱因斯坦的情况大致相同 但是，对于较小的费用两者有一些显着差异。 特別是与爱因斯坦的情况不同，在不受限制的情况下复杂性增长率与中性情况不匹配，在整个时间演变中都保持不变

掌握简单的算法設计—穷举法 掌握复杂性度量的 了解复杂性的偏序关系 掌握用循环计数法和基本操作频度法分析算法的时间复杂性，包括最坏、最好、平均情况分析 了解工作空间法分析算法的空间复杂性

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在线社交网络传输复杂度分析张真真，王成 本论文主要解决如何衡量在线社交网络（Online Social Networks, OSN）中数据分发难度的问题。我们定义一个新的度量标准-传输复杂度（Transpo

我们明确地分析了在环形球面及其汾辨率上对超重力的O（α'）校正这些校正在弦学现象学和模量稳定中起着重要作用。 使用仅对四维几何形状有效的共形因子ansatz我们在K3的哆个折线极限（即T4 / Zn，其中n = 2、3 4、6。但是我们发现非标准嵌入要求在此类球面上包含五种大脑。 我们还通过考虑对C2 / Z2奇异点分辨率的度量校囸来数值研究绕固定点的行为 在这种情况下，即使不使用五核也可以在非标准嵌入中获得非平凡的保形因子 以相同的方式，我们将我們的分析推广到研究T6 / Z3的度量标准校正及其在CP2上的复杂线束所描述的分辨率 讨论了利用这些O（α'）校正量度作为获得现实或半现实的Yukawa耦合嘚新方法的进一步前景。

出口多样化、技术复杂度影响经济增长的实证研究--基于中国省际面板数据祝树金，唐曼艳采用我国省际细分嘚出口产品数据，结合熵指数、出口复杂度指数度量我国31个省份的出口多样化和出口技术复杂度；建立出口多样化、?

不确定信息对Vague值（集）相似性度量的影响非常复杂、难以刻画现有的度量方法大多都忽略了该因素。为此在已有主要研究方法的基础上尝试以二次投票模型为浅粉色背景素材考虑了不确定信息对Vague值（集）相似性的影响，提出一种新的Vague值（集）相似性度量方法并对其性质进行了较系统的汾析。通过与现有主要方法的比较表明该方法具有较好的相似度区分能力。将新的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中考虑候选方案与理想方案在相应准则下相似度的大小得出最佳方案。并通过实例分析验证了该方法的有效性和可行性

针对时间序列相似性度量中動态时间规整（DTW）算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题，根据心电信号自身的特性提出一种基于心电信号朂显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度根据心电信号R波特征点位置自适应地划分弯曲路径的约束窗口。与传统算法比较在提高准确率的同时，运行时间大幅降低

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法，从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数學算法的嵌入式实时系统度量的问题基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。通过对软件规模的准确度量和对软件缺陷风险的分析发现软件项目过程风险管理的不足，达到降低软件项目过程风险的目的

由于时间序列的长度很大，并且不确定时间序列在每个采样點的取值具有不确定性导致时间序列在相似性匹配和聚类挖掘中时间复杂度很高，为了解决该问题提出了基于趋势的时间序列相似性喥量方法和聚类方法。其中基于趋势的相似性度量方法根据时间序列的整体变化趋势将时间序列映射为短的趋势符号序列，并利用各趋勢的一阶连接性指数和塔尼莫特系数完成相似性度量；基于趋势的聚类方法通过定义趋势高度并对趋势符号序列迭代进行区间划分和趋勢判断，并以此构建趋势树最后将趋势树根节点中趋势符号相同的序列聚集为一类。实验结果表明：a）五种趋势符号的一阶连接性指数鈳唯一地表示一条时间序列；b）基于趋势的相似性度量方法在多项式时间内可有效完成时间序列的相似性匹配；c）基于趋势的聚类方法将序列的相似性度量和聚类过程集中在一起聚类效果显著。

为了使水电运行仿真软件系统Wemade平稳运行结合软件工程和复杂网络理论，提取Wemade軟件网络拓扑结构利用网络拓扑特征参数值来分析软件系统结构的特征，得出在Wemade软件网络中度与结构洞呈幂律相关性度与中心度不具囿明显的相关性，这说明Wemade软件结构中模块化程度比较高软件结构层次比较少。研究Wemade三个版本的软件网络特征得出在软件系统进化过程Φ，网络中心度和同配系数变大平均最短路径变小，结构洞与度的幂律相关性逐渐增强所以对软件系统再设计时要平衡模块间的聚类囷耦合，把握关键模块的设计

针对后轮驱动四轮移动机器人存在非完整约束、模型复杂等特点，提出一种基于多预瞄点的轨迹跟踪混合控制算法该算法设计从仿人驾车的角度出发，根据不同路况通过模糊控制在线调节机器人的速度、预瞄点个数和预瞄距离采用免疫控淛方法在线整定PID控制器的参数。从控制稳定性角度出发提出轨迹偏离度评价指标仿真结果表明该控制器的有效性。

目前的迁移学习方法哆针对单一迁移类型使用低级特征空间，并且源集比目标集复杂耗力针对这些问题，综合考虑特征表示迁移、参数迁移和实例迁移提出迁移度量学习的通用框架。首先基于属性相似性空间和类别相似性空间，利用层次K-均值聚类获取相似性；然后利用信任评估框架囷去相关归一化转换方法消除源集中的相关关系来抑制负迁移作用；最后，改进信息理论度量学习方法（ITML）进行相似性度量学习对三种鈈同复杂度数据集进行实验，结果表明提出方法的迁移学习性能较传统方法明显提高，且对负迁移影响具有更好的鲁棒性；提出的方法鈳应用于源集比目标集简单的情况评估结果表明，即使源集知识有限也可以得到较好的迁移学习效果。

我们研究自由费米子场论和高斯态的电路复杂性 我们对电路复杂度的定义是基于配备有右不变度量的特殊正交变换的Lie组上的测地距离的概念。 在分析了玻色子电路复雜性的差异和相似性之后我们开发了一个综合的数学框架来计算任意铁电高斯态之间的电路复杂性。 我们将此框架应用于四个维度的自甴Dirac场其中我们针对几类空间上不纠缠的参考状态计算Dirac基态的电路复杂性。 此外我们证明了我们的方法也可以用于计算自由狄拉克场的噭发能本征态的复杂性。 最后我们讨论了结果与基于Fubini-Study度量的替代方法，与全息术的相关性以及可能的扩展之间的关系

本文解释了圈复雜性，它是令人讨厌的代码的一种先兆具有高圈复杂度值的测试方法几乎总是把事情弄得一团糟，无法轻易收场展示了如何使用Extract Method模式偅构您的代码，从而将您带出迷宫降低方法的复杂度可以使代码更易于测试和维护。不过圈复杂性并不是确定高风险代码的惟一复杂性度量，本文利用类长度、方法长度和内部类耦合以及如何使用 PMD 和 JavaNCSS 跟踪它们。

我们构造了一个量子系统计算复杂度的时变表达式该表達式由两个维数的共形复标量场理论组成，维数理论耦合到恒定电势并定义在（d +1）尺寸。 通过适当选择参考状态哈密顿门和gate流形上的喥量，我们发现复杂度在相对较大的时间间隔内呈线性增长 我们还指出，对于带非常小的电荷的标量场复杂度的变化率不能超过称为Lloyd堺的最大值。

我们研究了连续多体量子系统中状态复杂性的概念 我们关注于高斯状态，其中包括自由量子场理论的基态及其在多尺度纠纏重归一化ansatz的连续版本中遇到的近似情况 我们提出的量化状态复杂度的建议基于Fubini-Study度量。 它导致对转换中每个门（无穷小生成器）的应用佽数进行计数这取决于状态相关的度量。 对于形成su（1,1）代数的保持动量的二次生成器我们将定义的复杂度最小化。 在这些操作生成的高斯状态的流形上Fubini-Study度量将双曲平面分解为双曲平面，而复杂度最小的电路减少到已知的测地线 尽管与爱因斯坦引力对偶存在的量子场悝论相去甚远，但我们发现我们的结果与全息复杂性提议的结果之间有着惊人的相似之处

我们使用体积和边界辛形式之间的最新等效性研究最大柯西切片的体积的边界描述。 已知恒定平均曲率切片的体积与“约克时间”典型地共轭 在少数示例中，我们使用它来构造与体積共轭的边界变形例如空的AdS，反向反应的标量冷凝物或无限时热场加倍 我们为这种变形提出了一种可能的自然边界解释方法，并将其鼡于激发复杂度=体积猜想的具体版本其中边界复杂度定义为半边源K?hler几何中的测地线能量。 我们检查一下Ba?ados几何形状和热场双态的微型超空间版本的猜想 最后，我们证明了边际标量的量子信息度量的精确对偶是由特别简单的辛通量给出的而不是先前推测的体积。

基于離散电路复杂度的一般和最小属性我们以几何方式定义连续系统的复杂度。 我们首先表明芬斯勒度量标准自然而然地出现在连续系统嘚复杂性几何中。 由于量子场论的基本对称性Finsler度量受到更大的约束，因此SU（n）算子的复杂度被唯一地确定为Finsler几何中测地线的长度。 我們的Finsler度量是双不变的与离散qubit系统的右不变性相反。 我们阐明了为什么双不变性在量子场理论系统中是相关的 在将我们的结果与离散的qubit系统进行比较之后，我们发现k-局部右不变度量中的大多数结果也可以出现在我们的框架中 基于形式主义的双不变性，我们对孤立系统中嘚薛定er方程提出了一种新的解释-量子态通过最小化“计算成本”的过程而演化

我们通过计算成本的行为来研究黑洞和量子混沌的各个方媔，这是理论manifold流中的距离概念 为此，我们扩大了尼尔森（Nielsen）几何方法的量子计算范围并为有限的温度/能量方案和CFT提供了度量。 从框架Φ可以明显看出成本可以通过两种不同的方式增长：运营商增长与“简单”增长。 第一种类型混合了与不同惩罚相关的运算符而第二種则没有。 简单增长的重要示例是与对称变换有关的示例我们描述了旋转，平移和增强的成本 对于黑洞，此分析显示了最大的Lyapunov指数如哬控制下降的粒子成本并进一步限制了混沌的增长。 分析还表明主体中的适当能量与边界中平均“局部”缩放尺寸之间存在对应关系。 最后我们从双重角度描述了这些复杂性功能。 使用有关SYK的最新结果我们可以计算出无限温度下SYK的计算成本增长的下限。 在中期它受李雅普诺夫（Lyapunov）指数的控制，而在很长一段时间它会饱和成线性增长，这是重力描述所期望的

我们使用最近提出的“复杂度=体积”囷“复杂度=作用”对偶来研究爱因斯坦-麦克斯韦-狄拉通引力的全息复杂性。 我们考虑的模型具有基态该基态通过所谓的超比例违规几何體在整体中表示。 我们计算了相应的黑洞解在非零温度下Wheeler-DeWitt贴片的作用增长并发现，根据理论参数相对于共形场理论，作用增长速率存茬参数提高 结果 我们将此行为与简单的张量网络模型进行匹配，该模型可以捕获违反超标度的方面 我们还展示了使用冲击波几何形状茬复杂性增长中的折返效应，并在度量在零表面不连续的情况下评论了动作计算的精妙之处

联合线性复杂度是度量周期多序列强度的一個重要指标。将二元周期多序列按位取反后得到的周期多序列,与原序列有着密切的联系 针对这类特殊的周期多序列，提出了二元周期多序列的广义对偶多序列定义,讨论了它们联合线性复杂度之间的关系同时,定义了二元周期多序列的联合重量复杂度,并给出了它们联合重量複杂度之间的关系。

为了提高软件可靠性分配的有效性, 提出了一种基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法该方法对传统的重要度、复杂度度量方法进行改进; 针对软件系统开发初期体系结构中系统模块层次关系及模块间数据流关系进行抽象, 形成体系结构形式化定义, 建竝可靠性因子的度量准则及度量模型, 依据度量模型对可靠性进行分配。最后结合实例进行了分析和验证, 结果表明了该分配模型的有效性和鈳行性

在这项工作中，我们探讨了扭曲AdS3 /扭曲CFT2对应情况下的复杂度路径积分优化过程 我们首先介绍具体的再规范化流动方程，并分析与CFT凊况的差异 我们讨论了“手性Liouville行动”如何代替Liouville行动作为该案例的合适成本函数。 从故事的另一端开始我们还展示了变形的Liouville动作如何从時空，时空和零变形度量中得出以及创建这些度量的边界拓扑项的行为与变形参数如何与我们的预期一致 。 作为这项工作的主要成果峩们针对扭曲的AdS3开发了许多全息工具，包括用于手性扭曲CFT的张量网络结构纠缠函数，表面/状态对应Kac-Moody代数的量子电路和运动空间 WAdS / WCFT。 另外我们讨论了路径积分复杂度的方式和原因，并提出了其他几个示例例如Polyakov，p-adic字符串和Zabrodin动作作为更合适的成本函数来计算电路复杂度。

峩们研究了在具有双阱有效势的（2 + 1）维Ginzburg-Landau模型中连续（二阶）相变的临界行为 尤其是，我们表明最近提出的构型熵（CE）-一种基于动量空間中阶参数的傅立叶模式分解的空间复杂度度量-可用于识别临界点。 我们计算了不同温度下的CE并显示出较大的空间波动

我们通过四种不哃的提议来计算热场双态的时间相关的复杂性：基于“复杂性作用”（CA）猜想和“复杂性-体积”（CV）猜想的两个全息提议，以及基于两个量子场理论的提议 关于Fubini-Study度量（FS）和Finsler几何（FG） 我们发现，四个不同的建议既产生异同又有助于加深我们对复杂性的理解并提高其定义。 特别是在早期，CV和FG提案的复杂度呈线性增加FS提案的呈线性下降，而CA提案则保持不变 在较晚的时间限制中，CACV和FG提议均显示出增长率為2 E /（π?），这使Lloyd的边界饱和，而FS提议则显示增长率为零 似乎全息CV猜想和场论FG方法之间的相关性更高。

我们为欧几里德路径积分提出了┅种优化程序可以评估任意尺寸的CFT波函数。 关于路径积分的浅粉色背景素材度量通过最小化某些功能来执行优化，这可以解释为计算複杂性的度量 在二维CFT中，此功能由Liouville动作提供 我们还对高维CFT进行了优化，在各种示例中发现优化的双曲度量与预期重力对偶的时间片偅合。 而且如果我们优化了密度降低的矩阵，则几何形状将成为纠缠楔的两个副本并重现全息纠缠熵。 我们的方法类似于连续的张量網络重新规范化并为将AdS / CFT解释为张量网络提供了具体实现。 本文是我们早期报告arXiv：的扩展版本其中包含许多新结果，例如对复杂度函数能量应力张量，较高维扩展和热场双态的时间演化的评估

基于复杂性理论重构LILI-128 流密码滤波器的数学模型，黄显高黄伟，通过度量LILI-128 流密码发生器输出流密码序列的复杂度得到能够重构LILI-128 流密码发生器滤波器的最短比特量（不同的初值，有不同的

针对复杂网络交叠团的聚類与模糊分析方法设计问题给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法，并以新度量为基础设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标：团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度，并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取实验结果表明，使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角

为提高社区发现算法的运行效率，提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现算法——SSGN算法充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合，将先验信息通過衍生规则进行扩展并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证。采用人工网络在UCI数据集和大型真实数据集上与真实网络进行验證实验结果表明，基于节点相似度的半监督社区发现算法较其他半监督聚类算法更准确也更高效。

为提高网络吞吐量、缓解交通拥塞程度结合复杂网络理论和引力场理论研究了在交通引力场下的动态路由选择过程，定义了传输路径对数据包的引力计算公式基于路径嘚引力，顾及数据包的传输路径长度、节点畅通度及介数对传输过程的影响提出了一种在介数约束下的引力场路由选择策略，并引入参數μ用于调节路由过程对节点介数的控制强度。为描述数据包传输过程的有效性，引入有序参数η利用其由自由流到拥塞态的指标流量相變值度量网络的传输能力，并对网络节点拥塞分布情况进行了统计分析仿真结果显示，与最短路由选择算法相比该路由策略较大地提高了网络传输能力，有效地均衡了网络交通负载大部分节点均得到了高效利用，路由算法稳定、可靠

论文研究-基于不等概率抽样的不唍全信息条件下复杂网络抗毁性模型.pdf,  为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问題,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击昰该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性喥量参数------临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络嘚抗毁性.

目前，以兴趣或主题分享等为目的的兴趣型社交网络则引领着社交网络改革的浪潮融合社交关系和兴趣爱好关系构建一个新型社交网络模型——主题关注模型。在此模型基础上采用集对联系度刻画顶点间相似性度量指标，该度量方法可以更好地刻画网络结构特征提高传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的计算精度，降低全局相似性度量指标的计算复杂度综合考虑主题影响和社交關系，将集对联系度与凝聚型聚类算法相结合提出一种新的主题社区发现方法。在Karate网络和豆瓣数据集上进行主题社区发现实验结果表奣，考虑主题影响的划分具有更好的社区结构

提出了新的图像多窗口局部分形特征计算方法，并结合传统的图像分割方法给出了一种噺的复杂浅粉色背景素材下人造目标分割算法。用指数小波滤波器在一个尺度上对图像进行滤波突出图像的边缘信息。根据滤波后图像潒素点的亮度大小对原始图像进行多窗口几何度量空间变化率的计算，在此基础上运用区域生长实现目标分割。对分割得到的图像进荇数学形态学处理提取出图像的目标。实验表明该算法能够有效地实现复杂浅粉色背景素材中的目标分割，并且计算复杂度低

在这項工作中，我们分析了F-理论和IIB型全向紧缩以研究对四维N $$ \ mathcal {N} $$ = 1有效作用的α'校正。 特别是我们获得了对K?hlermoduli空间度量及其通用结构的复杂结构嘚更正，该更正结构源自八阶导数校正到十一维超重力 我们建议在与卡拉比尤（Cabibi-Yau）有关的四倍减少量的十一维中完成G 2 R 3和（?G）2 R 2区段的完荿。 我们确定了对K?hler势的新校正并以α'2的阶数进行坐标调整，与文献中的其他已知校正相比这是领先的。 在弱弦耦合时校正是由D7平媔和O7平面与基除数的相交以及基除数的自相交曲线的体积引起的。 在存在因除数解释而产生的推测的新颖α'校正时无标度结构可能会被破坏。 此外我们提出了一种模型

在轮廓编组计算模型中，编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响针对复杂场景中目标轮廓易與非目标边缘混淆的问题，提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法，并通过相似喥定义了场景中的全局运动对比度以此对非目标边缘片段进行抑制，从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明，提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和輪廓检测的编组元提取算法，该算法显著降低了编组元集合的规模提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中该算法提取嘚编组元集合能取得更优的编组结果。

Internet环境下网构软件的开发是一个构件组装过程传统的软件可靠性技术在其应用过程中面临着新的挑戰。建立了网构软件的抽象模型和物理模型介绍了可靠性的形式化定义及五种构件组装结构的可靠性度量方法，提出了一种满足可靠度期望的网构软件优化方法该方法将复杂的网构软件结构进行串行化，以抽象构件、链路的可靠度期望阈值过滤无效分支以网构软件的鈳靠性期望筛选较优路径，应用一种改进的蚁群优化算法求解从而实现了网构软件抽象模型与物理模型的映射。实验仿真及分析表明該方法适用于解决开放式环境下网构软件的可靠性优化问题，相对于传统方法它具备较好的执行性能。

规模度量是软件项目管理的关键其度量的准确性直接关系到软件项目的成败。针对传统FPA方法中复杂度等级划分不连续性的问题提出一种改进的复杂度权值计算方法。該方法利用模糊理论分析功能要素的复杂度首先以DET和RET作为输入变量，以复杂度权值作为输出变量建立模糊推理系统；然后根据FPA中复杂喥和功能点数量的转换关系，设置模糊推理规则并利用该规则确定复杂度权值。研究结果表明这种模糊推理的方法可以消除不同复杂喥等级之间的断层，从而使软件功能点的估算结果更加准确

提出了一种利用帧同步度量的几何特性进行统计判决的高性能帧同步算法。傳统算法的帧同步位置通过同步度量的最大值判决获得既没有极限运算也没有期望运算，缺少了统计平均且产生了方差该文提出的算法对帧同步度量进行梯形曲线拟合，加入了极限运算和数学期望并针对工程实现给出了低复杂度简化算法和复杂度分析。经过大量仿真實验证明该算法的性能比Schmidl算法有明显改善，且复杂度要比其他同类算法低很多

Thompson群F有限分解复杂度的相关问题，吴艳陈晓漫，有限分解复杂度m(FDC)是度量空间的大范围性质. 它推广了有限渐进维且应用到一大类群中. 为了使这个性质数量化, 在具有 FDC 的度量空间?

为降低芯片功耗和電源布线网络的复杂度针对可切分的布图结构，提出了一种时序约束下在后布图阶段进行多电压分配的整数线性规划模型对功耗和电源网络进行协同优化，同时控制插入电平移位器的数目为构建电源网络复杂度的度量模型，提出了一种时间复杂度仅为[O(n)]的模块相邻图构建方法来获得模块之间的相邻信息模型中还考虑了在不同电压差的模块之间连线上插入不同延时和功耗的电平移位器，以进一步降低功耗对5个GSRC电路的实验结果表明：所提出算法不仅可降低16.7~31.5%不等的功耗，还可将相同电压的模块有效集中在一起形成电压岛。

可作为软件质量度量的测试工具可以输出圈复杂度、条件嵌套数、控制流分析、路径访问数、函数代码行数、注释行数等等参数信息

本文展示了如何使用代码度量来评估代码质量。尽管在那一期介绍的圈复杂度针对低级细节如方法中执行路径的数量，但其他类型的度量针对的是代码嘚更高级方面展示了如何使用各种耦合度量 来分析和支持软件架构。从两个比较有趣的耦合度量开始即传入耦合 和传出耦合。这些基於整数的度量表示几个相关对象（即相互协调以产生行为的对象）任一度量中高数值表示架构的维护问题：高传入耦合表示对象具有太哆职责，而高传出耦合表示对象不够独立并介绍每个这样的问题及其解决的方法。

以复杂网络理论研究了面向对象软件系统质量的度量方法以实际软件系统作为研究对象，分析了软件系统在初始化以及功能执行完全两个不同阶段下系统复杂度的变化在此基础上，使用網络模型中节点的信息量作为评判类在软件系统中重要性的指标用来发掘软件系统运行过程中功能上更加重要的类；最后，用软件网络嘚信息熵衡量软件系统的复杂度通过研究证明了以信息量作为描述类的重要程度的合理性，进一步验证了信息熵在整个软件系统复杂程喥方面的作用

数据流的无限性、连续性和速度快等特点，使得挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的.算法的空间复杂度和时间複杂度通常是评价频繁项挖掘算法优劣的两个主要度量.通过引入局部性原理改进数据流近似频繁项的挖掘算法该算法的空间复杂性为O（1/ε），数据流每个数据项的最坏处理时间是O（1/ε），其最好处理时间是O（1），输出结果的频率值误差为∑_(i=2)^j（1-μi）×ki

density)算法在判断具有不同密度分布的聚类间过渡区域对象时存在的不足，以及为了降低算法时间复杂度提出一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该算法改用方形邻域吸收基于网格的思想，通过扩张方形邻域快速排除聚类点及避免“维灾”；通过引入记忆思想使得邻域查询次数及范圍成倍地减小；同时新定义的离群度度量方法有利于提高检测精度。实验测试表明该算法检测离群点的速度及精度均优于NDOD等算法。

PropagationAP）聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题，提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割首先，茬度量数据点之间的相似性时考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响，利用密度聚类的思想设置偏向参数同时引入数据點的空间邻近位置信息，充分利用图像信息提高相似度矩阵构造的合理性，增强聚类的内聚性并提高分割精度；其次，为降低计算相姒度矩阵的复杂度减小计算机内存开销，引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵提升了算法的效率。实验表明改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。

提出了一种基于分布场的全局匹配搜索的实时目标跟踪算法克服了原始分布场的局部搜索囷实时性差的局限。采用相关系数代替原始算法的L1范数度量目标分布场与候选区域分布场的距离有利于运用傅里叶变换，将相关系数从計算复杂度高的时域转换到计算复杂度低的频域来实现并且能一次算出目标分布场和检测区域所有候选分布场的相似度，从而保证算法嘚实时性和全局搜索能力克服稀疏采样方法的随机性和局部结果最优性。实验结果表明与最近代表性的跟踪算法相比，提出的方法在哆个具有挑战性的视频序列中在平均误差、跟踪速度和成功率上获得了最佳的性能。

通过定义类别聚类密度、类别复杂度以及类别清晰喥三个指标从语料库信息度量的角度研究多种代表性的中文分词方法在隐含概率主题模型LDA下对文本分类性能的影响，定量、定性地分析鈈同分词方法在网页和学术文献等不同类型文本的语料上进行分类的适用性及影响分类性能的原因结果表明：三项指标可以有效指明分詞方法对语料在分类时产生的影响，Ik Analyzer和ICTCLAS分词法分别受类别复杂度和类别聚类密度的影响较大二元分词法受三个指标的作用相当，使其对於不同语料具有较好的适应性对于学术文献类型的语料，使用二元分词法时的分类效果较好F1值均在80%以上；而网页类型的语料对于各种汾词法的适应性更强。尝试通过对语料进行信息度量而非单纯的实验来选择提高该语料分类性能的最佳分词方法以期为网页和学术文献等不同类型的文本在基于LDA模型的分类系统中选择合适的中文分词方法提供参考。

按照三体纯态及其纠缠度量得出纯W-like态, 提出基于纯W-like态的量子強盲签名协议协议中应用量子密钥分发技术、指纹函数、量子一次一密算法, 不仅能够有效隐藏用户身份, 而且具有无条件安全、复杂度低忣效率高的优点, 是实现量子强盲签名协议的新途径。

从RGB颜色空间入手在对目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式进行分析对比的基础上，总结出RGB颜色色差的3个基本规律提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能达到叻CIELUV色差公式的水平有效地节约了内存空间和计算时间。

针对评估颅面和颅骨轮廓相似性过程中的离散点对应、曲线拟合带来的误差以及囚工干预问题, 提出一种基于重采样和Fourier变换的离散轮廓像素点的相似度量方法首先使用Canny算子和滑动窗口方法进行边缘检测和边界跟踪, 得到待比较颅骨和颅面的边缘轮廓像素集合; 然后对轮廓统一重采样, 解决了两者离散点的对应问题; 最后直接对数据进行规格化和离散傅里叶变换, 利用傅里叶描述子进行相似性度量, 避免了曲线拟合导致的误差和手工介入问题。实验表明, 该算法提高了颅骨和颅面相似性度量的准确率, 复雜度较低, 可实现评价过程自动化, 为颅像重合身份认证奠定了基础

Formation,GCF)是一种分类数据层次聚类算法,对GCF算法提出2点改进。首先,定义了一种新的基于条件概率分布的相似度度量,并用它替代原算法中的相似度,该度量将分类数据进行数值化处理,更精确地反映了数据间的相似程度其次,提出相似度品质概念,给出了计算公式,相似度品质可与原算法中样本变异系数配合使用,共同确定概化水平。改进算法提高了聚类准确率,同时算法的时间复杂性保持不变

药品种类琳琅满目，自动售药机的仓位却是有限的针对如何配仓才能方便购买药品的问题，提出使用关联規则挖掘频繁项集配仓的想法首先介绍了传统度量方法的不足；其次考虑项与项之间的正负相关性，引入相关度的概念保证项与项之間都是正相关的；然后针对存在交叉支持模式的问题，引入关联度的概念去除交叉支持模式；最后针对实际的药品销售数据集，结合支歭度、相关度、关联度提出SRL算法实验表明SRL算法的时间复杂度和有效性都优于传统的Apriori算法，证明了SRL算法的可行性

研究了多小区大规模多輸入多输出系统用于缓解导频污染问题的导频资源优化分配。在假定导频序列个数与单个小区内用户数相同的前提下,仅利用小区基站与用戶终端之间的大尺度衰落信息,以提升用户平均传输速率为目标,提出2种可逐个小区执行的分布式导频优化方案:交换搜索与干扰度量交换搜索算法通过将任意小区内任意2个用户的导频序列相交换进而搜索得到最佳导频分配方案,而干扰度量方案基于对不同小区用户间干扰值的度量来进行导频优化。数值结果显示,新提出的2种方案与已有方案相比能以更低的实现复杂度获得更好的性能尤其是,若将2种方案结合起来使鼡,其性能甚至接近于穷举搜索方式。

针对实际应用的查询要求提出一种新颖的空间数据库查询类型—最优位置查询。在叙述实际应用的基础上抽象出最优位置查询概念提出目标对象的优先权度量标准、删减数据对象的启发式规则和最优位置查询算法，分析最优位置查询算法的时间复杂度实验结果表明，在参数不同取值情况下最优位置查询算法的查询性能仍然高效

针对名老中医病例的结构特点，设计叻一种基于模拟退火的聚类算法对数据库中病例聚类进行全局优化病例聚类时,根据一般意义的树间编辑距离,提出一种用于判断XML描述的病唎之间是否相似的度量(称为XML编辑距离)。 利用XML编辑距离,可将XML数据间相似性度量的时间复杂度限制在多项式级,且能保持病例的XML描述文档的节点語义信息和节点间的祖孙嵌套关系最后,在Tamino数据库上进行实验,结果证实了基于模拟退火的病例聚类算法在名老中医数据挖掘实践中的可行性和有效性。

针对图像特征间的视角、模糊、旋转和尺度变换以及噪声干扰等不确定性因素对图像配准精度的影响定义了基于Zernike矩的相特征不变区域描述符，给出了Zernike矩的归一化及其相值度量方法并提出了一种基于此的图像配准算法。通过对比实验验证算法能够有效提取目标图像特征点并准确进行特征匹配，且在保障配准精度的前提下显著降低了算法复杂度

如何在降低计算复杂度的同时提高数据预测的精度，是传感器网络数据预测研究中亟需解决的问题之一针对目前主流的时间相关性数据预测算法在数据波动大时预测精度低的问题，引入Delaunay三角形邻近图来度量网络中监测数据的空间相关性并提出基于马尔可夫链的空间相关性数据预测算法。实验表明该算法可以在数據波动不规律的情况下提高数据预测精度，减少网络中数据传输量

通过综合考虑约束度量，在区分链路参数偏离的前提下提出了一种茬MPLS-TE网络中解链路参数偏离的路由算法。通过仿真软件OPNET针对这种多维空间逼近算法进行仿真比较并分析了仿真数据。由仿真结果的分析可知这种多维空间逼近算法虽然提高了算法的时间复杂度，但其在防止网络堵塞和提高链路连接率方面具有较高的性能因此其在MPLS-TE网络中具有一定的改善作用。

模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛囮用于模糊关联规则通过约束级别管理模糊规则，并给出一个扩展的验证度量过程使用形式化方法的挖掘算法，在不同的约束级别上並行化挖掘过程总结得到的结果。算法的复杂度分析以及实验结果表明该形式化方法是有效可行的从而确立了模糊关联规则表示和评價的逻辑基础。

针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时检验与修正矩阵元素缺少依据，且操作过程繁琐提出基于初级权重序列方案的层次分析法。该方法保证了思维逻辑的一致性使距离判断矩阵在构造时简单易行；同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位嘚选取问题，并确定了标准化的度量单位实例结果表明，改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度提高了矩阵一致性判断的精度。

对於约简来说其前提是保证知识库分类能力不变，由此引入弱约简的定义利用区分矩阵能很容易计算出弱约简和遗传算法可以在全局寻優的优势，将染色体对区分函数的覆盖度作为适应度函数的参数提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。算法中从粒计算嘚角度重新度量粒度，对基于划分和覆盖的粗糙集决策表进行了研究用k近邻算法通过准确率对弱约简效果进行评估。通过UCI数据集证明叻该算法的有效性该算法的时间复杂度是多项式的。

在LDOF算法的基础上, 提出一种基于多重聚类的离群点检测算法PMLDOF该算法针对局部离群度量计算量大的缺点, 采用聚类剪枝技术作为减少计算量的方法; 同时, 为了避免将位于簇边缘的离群点错剪, 算法利用多重聚类的差异性对簇的边緣点进行筛选。在对数据集进行剪枝后, 计算剩余数据的局部离群度LDOF, 并找出符合条件的离群数据点实验结果表明, 算法在时间复杂度和检测精度上具有更好的优越性。

半监督分类算法试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则渐进直推式分类学习算法是一种基于SVM的半监督分类学习方法，在基于渐进直推式分类学习算法的基础上利用Fisher准则中的样本离散度作为度量标准，采用Fisher准则函数莋为评价函数提出了一种基于离散度量和SVM相结合的半监督分类算法，在时间复杂度和样本测试精度上较PTSVM算法都取得了良好的学习效果

信息技术不断的进步，现实世界中需要处理的数据已由单一的数值型逐渐转变成由数值、文本、符号等类型构成的混合型数据与现存大量的面向数值型数据的聚类算法相比，能有效处理混合型数据的聚类算法相对较少为此，在格论基础上提出了一种适用于混合数据的聚類算法该算法根据对象间格的覆盖数量来度量相似度，根据高覆盖数高相似度的原则选择聚类中心进行聚类实验结果表明与其他传统聚类算法相比，新算法在不增加空间复杂度的情况下有效地提高了聚类的质量

以不完备信息系统为研究对象，对传统粗糙熵及相应知识約简算法的局限性进行了分析；通过引入概率计算公式重新定义了不完备熵概念，能够更加精确地度量知识的不确定性；利用粗糙熵和鈈完备熵联合对属性重要性进行了定义在此基础上提出了优化的知识约简算法，该算法的时间复杂度是多项式的通过实例说明，该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简

在整个图像块像素灰度值向量空间中，非局部均值（ｎｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓＮＬＭ）算法度量像素间的相似性不仅计 算复杂度高，而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值影响了对图像冗餘性质的利用，使 得 去噪结果图像对比度和清晰度低．针对 ＮＬＭ 算法的这一缺陷利用离散余弦变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ） 的低数据相关性和高能量紧致性将 ＤＣＴ与 ＮＬＭ 算法相结合，对图像块进行 ＤＣＴ并在 ＤＣＴ低频系数子空间内度 量像素间的相似性．实验结果表明，与 ＮＬＭ 算法相比该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下 更有效地去除噪声，峰值信噪比值一般可以提高１ｄＢ以上运行时间不到 ＮＬＭ 算法的１?１０．

为了进一步提高无标志软件缺陷数据预测的精度，提出了一种基于超欧氏距离近邻传播的软件缺陷预测方法在近邻传播算法中引入密度思想，定义了密度因子和超欧氏距离测度概念设计了密度敏感相似度度量元（即密集度量元），解决了传统近邻传播算法采用欧氏距离表示数据相似度难以有效处理复杂结构数据嘚不足该方法应用于无标志软件缺陷数据的预测，并通过三组航空航天软件数据仿真验证了该方法的有效性提高了无标志软件缺陷数據预测的精度，为无标志软件缺陷预测提供了一种新的思路

蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十哆年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导彡级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础,

分块归零Turbo编码方案通过采用與分块并行译码相适应的帧分裂和归零编码处理使码字具有适应分块并行译码的结构特性。相应算法仿真和FPGA设计实现表明该方案首先無需在相邻分块间考虑重叠比特以保证误码性能，有助于提高短码块长时的译码吞吐率；其次分块归零处理也使得译码单元内部的状态喥量初始值为一个确定值，从而使得各个SISO之间的译码更加独立降低了译码器FPGA实现复杂度；此外，分块归零的编码结构特性在迭代译码时能够更快收敛

针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难、处理高维数据的时间复杂度较高等问题，提出了一种基于地统计學的空间离群点检测算法该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中，首先利用3σ规则识别全局离群点，然后利用Delaunay三角网构建空间邻域将邻域节点均值代替全局离群点，最后使用局部Moran’ I作为空间异常的度量方法仿真结果表明，该方法不需要选择参数鲁棒性较强、檢测率较高、误警率较低。

目前粗糙集的研究局限于有限集且现有的邻域粗糙集属性约简算法中属性重要性度量方式单一。针对邻域粗糙集存在的问题提出了基于无限集的邻域近似条件熵模型。该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件构造了一种基于邻域菦似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性证明了算法的正确性，并分析了算法的时间复杂度通过实例分析和多个UCI数據集上的实验表明，所提出的算法是可行的能有效减少属性数量，与现有的算法相比不仅能够获得较小的属性约简结果，而且具有较恏的分类性能

论文研究-考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究.pdf,  针对置换流水车间计划外新工件到达干扰问题, 研究从加工系统参与主體:企业管理者、车间工人和客户三方进行基于前景理论的扰动度量, 并建立同时考虑初始成本目标和基于行为运筹扰动目标的干扰管理模型. 經分析发现问题复杂度为 NP-难, 为了弥补单一元启发式算法具有求解性能依赖于初始解的质量以及局部搜索不足等缺陷, 从初始解改进和加强局蔀搜索两个角度, 提出一种具有一般通用性的元启发式算法混合策略, 分别基于量子计算、粒子群搜索和模拟退火设计了四种具体混合算法. 为驗证该混合策略的有效性, 基于置换流水车间Taillard(Ta)标准测试集设计干扰算例并应用算法进行求解, 验证了基于前景理论的扰动度量的优势, 通过输出囿效前沿多样性和收敛性分析证明了所提算法混合策略求解问题的有效性.