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邓学工

作品数:9 被引量:20H指数:3
供职机构:东北大学理学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学生物学更多>>

文献类型

  • 9篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇理学

主题

  • 6篇映射
  • 4篇复映射
  • 3篇映射族
  • 3篇图像
  • 3篇广义M集
  • 3篇分形
  • 3篇JULIA集
  • 3篇标度
  • 3篇标度性
  • 3篇Z
  • 2篇迭代
  • 2篇迭代函数
  • 2篇迭代函数系
  • 2篇迭代函数系统
  • 2篇数系
  • 2篇逃逸时间算法
  • 2篇图像压缩
  • 2篇阈值
  • 2篇误差阈值
  • 2篇函数

机构

  • 9篇东北大学
  • 1篇大连民族学院
  • 1篇同济大学
  • 1篇中国农业大学
  • 1篇云南农业大学

作者

  • 9篇邓学工
  • 8篇朱伟勇
  • 8篇宋春林
  • 6篇李志勇
  • 2篇于海
  • 1篇毛华明
  • 1篇刘向东
  • 1篇张媛媛
  • 1篇迟东璇
  • 1篇邓卫东
  • 1篇邓学梅
  • 1篇韩德平

传媒

  • 6篇东北大学学报...
  • 1篇生物化学与生...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2005
  • 1篇2004
  • 6篇2003
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
利用AIMs分析亚洲9个绵羊群体的群体结构被引量:1
2015年
祖先信息标记(ancestry informative makers,AIMs)可用来分析群体的遗传结构.本研究利用Illumina Ovine SNP50芯片上的SNP位点,在云南乌骨绵羊和其他8个亚洲绵羊群体中以Rosenberg等定义的Informativeness统计量为筛选方法,选取Informativeness值最高的前20、50、100、500个SNP位点与相应数目的随机SNP位点分别用来推断群体的遗传结构.通过主成分分析和用fast STRUCURE推断祖先成分的方法,评价AIMs在推断亚洲绵羊群体遗传结构中的作用.研究显示,利用筛选到的高信息含量标记AIMs,可减少群体结构研究中需要的SNP位点数目.前50个AIMs可有效地将绵羊群体分为4个大类,这与利用全基因组SNPs分析得到的群体结构是一致的,即乌骨绵羊群体blackbone单独为一类、西藏群体changthangi和tibetan归为一类,孟加拉的banglandeshi、banglandeshi Garole群体和印度的Indian Garole群体归为一个类群,其余三个群体(印度尼西亚sumatran、garut群体和印度的deccani群体)近似归为一类.这4大类群在AIMs上存在显著的分化,利用这些位点信息可以为研究群体特征和进化关系提供线索.
张媛媛韩德平邓卫东毛华明邓学工邓学梅
关键词:绵羊主成分分析
复映射z←z^(-2)+c广义M集倍周期芽苞标度性
2003年
研究了复映射 f(z,c) =z-2 +c所产生的广义M集 ,利用周期分类法绘制了广义M集的分形图 ,分析了M集周期芽苞及倍周期芽苞在主轴上同分岔图的对应关系·从分岔图入手 ,通过大量计算机数学试验 ,发现了主轴上倍周期芽苞在超吸引点处符号序列的排列规律 ,给出了构造任意倍周期芽苞字提升方程的一个算法·利用二分法解字提升方程 ,得到主轴上各倍周期芽苞的超吸引点 ,发现M集倍周期芽苞在主轴上存在一个普适常数δ ,并在非主轴上进行了验证·深刻揭示了分形的自相似本质 。
宋春林邓学工李志勇朱伟勇
关键词:M集分岔图
负幂次映射族广义M集的周期芽苞分布被引量:3
2003年
利用吸引周期轨道存在与否为判断特征 ,给出了z-2 +c的广义M集的定义和其计算机构造方法· 同以往研究结果相比 ,用该定义构造的广义M集较好地反映了复映射族z-2 +c的动力学性质· 对不同构造方法所导致不同结果的原因进行了理论分析 ,同时给出了其周期芽苞的分类方法、数量计算公式和其占优周期芽苞分布的Fibonacci规律· 周期芽苞的分类方法为Julia集的研究提供了基础 ,周期芽苞数量计算公式和Fibonacci规律给出了z-2 +c的广义M集的轮廓· 其中Fi
邓学工宋春林李志勇朱伟勇
关键词:广义M集JULIA集逃逸时间算法LYAPUNOV指数复动力系统
Fibonacci序列构造z^(-2)+c广义M-J混沌分形图谱及其标度不变性的研究被引量:7
2004年
利用周期分类法绘制了z-2 +c的广义M J集分形图 ,分析了广义M集周期芽苞同分岔图的对应关系 ,发现其广义M集周期芽苞的Fibonacci序列的拓扑不变性 .通过大量计算机数学试验 ,发现了主轴上倍周期芽苞在超吸引点处的符号序列的排列规律 ,给出了构造广义M集任意倍周期芽苞字提升方程的一个算法 ,得到主轴上各倍周期芽苞的超吸引点 ,通过大量计算结果猜测M集倍周期芽苞存在一个普适常数 δ ,Julia集存在一个标度因子 α .
朱伟勇宋春林邓学工刘向东于海李志勇
关键词:图像特征FIBONACCI序列广义M-J集混沌标度不变性
复映射族f(z,c)=z^(-2)+c的Julia集被引量:3
2003年
给出了周期点分类构造Julia集的算法,克服用逃逸时间算法和反函数迭代法构造复映射族f(z,c)=z-2+cJulia集收敛不均匀的问题·研究了z-2+c不同参数对应Julia集的拓扑结构的演变规律,发现了不同性质的周期芽苞的点对应的Julia集的不同属性,给出了通过Julia集判断参数类型和通过参数位置预知Julia集拓扑结构的方法·提出了关于Julia集的连通性的一个猜想,并用大量计算机实验支持了这一猜想·
邓学工宋春林李志勇朱伟勇
关键词:复映射JULIA集
复映射f(z,c)=z^(-2)+c倍周期芽苞Julia集的标度性
2003年
利用逃逸时间算法绘制了复映射f(z,c)=z-2+c倍周期超吸引点处Julia集的分形图,指出M集与J集之间的紧密联系·通过大量试验,得到了构造任意倍周期超吸引点处符号序列的一个规律,由此规律提出一种构造字提升方程的算法,并利用该算法获得了主轴上超吸引点的精确解以及Julia集的不动点·研究发现Julia集存在两个普适常数,并通过试验在非主轴上验证了普适常数的正确性·
宋春林邓学工李志勇朱伟勇
关键词:逃逸时间算法JULIA集分岔图
基于误差阈值和分层搜索的快速分形图像压缩方法被引量:6
2005年
针对基本分形图像压缩方法耗时过长的不足 ,提出一种快速分形图像压缩方法 .首先给出分层搜索算法以减小待匹配父块的数量 ,然后引进误差阈值以减小待比较像素个数 .理论分析和试验结果表明 ,相对于经典分形压缩方法 (Jacqain) ,该方法在不影响信噪比和解码图像质量的前提下 ,大大提高了压缩速度 .
朱伟勇于海宋春林邓学工
关键词:分形迭代函数系统图像压缩误差阈值分层搜索
基于误差阈值的分形图像压缩
2003年
对简库恩的基本分形图像压缩算法进行了改进·从减少不必要的计算量入手,提出基于误差阈值的分形图像压缩算法·首先给定一误差阈值,然后计算子块与父块间有限个对应像素点之间的灰度误差累计和,得到超过误差阈值的最大计算次数,据此找到与子块最相似的父块,达到图像压缩的目的·实验表明,该算法能明显缩短图像压缩的时间,而信噪比和压缩比变化不大·
宋春林迟东璇邓学工朱伟勇
关键词:分形压缩映射迭代函数系统图像压缩误差阈值
复映射族z^(-2)+c广义M集的标度性质被引量:1
2003年
在复映射 f(z,c) =z-2 +c的广义Mandelbrot集中 ,发现了主周期芽苞的标度规律·用符号动力学中的方法对其做了研究 ,给出了主周期芽苞字的规律 ,及字相应的提升方程 ,通过解字提升方程 ,给出了任意精确常数 μ的算法 ,通过大量的计算机计算得到了一个常数 μ =1 ·标度常数为 1的情况在复映射的标度常数研究中为首次发现·提出了常数
邓学工宋春林李志勇朱伟勇
关键词:复映射广义M集符号动力学标度
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