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研究生工作

我院开展硕士研究生第五期学术交流会议

时间:2023年11月11日  作者:  点击:

   20231111日上午9:00,新娘罐精怀孕txt2023年研究生学术论坛系列活动(第五期)在12121教室举行。本次论坛邀请了施开波、杨耀如等五位老师出席、成都信息工程大学应用数学学院的部分研究生以及成都大学电电学院全体研究生参加论坛。由成大计算机学院汪硕婷老师和成大新娘罐精怀孕txt杨耀如老师进行文献分享。

首先,汪硕婷老师分享了《Outlier-Resistant Non-Fragile Control of T-S Fuzzy Neural Networks with Reaction-Diffusion terms and Its Application in Image Secure Communication》一文,本文聚焦于一类具有反应扩散项(TFRDNNs)的Takagi-SugenoT-S)模糊延迟神经网络的新型、抗异常的非脆弱控制问题。相较于现有的延迟神经网络(DNNs),该方案同时考虑模糊控制规则和反应扩散现象,使得模型更为实用。在面对异常干扰时,测量输出会产生测量异常值。为减轻对估计误差的负面影响,引入饱和函数提出一种状态估计器方案。通过使用适当的Lyapunov-Krasovskii函数(LKF)和自由权重矩阵,可以推导出足够的条件,以保证估计误差扰动衰减的渐近稳定性和规定的H∞性能指数。其次,通过采用一些解耦技术,提出了一种抗异常的非脆弱状态估计器(ONSE)的设计策略。最终,将理论结果应用于图像加密。

   接下来,杨耀如老师讲述了《A Novel Normalized-Cut Solver with Nearest Neighbor Hierarchical Initialization》一文,具体内容为传统N-Cut解算器存在两大问题:解决松弛版本而非原问题,导致性能下降;特征值分解的O(n^3)复杂度。为解决这些问题,文献中提出基于坐标下降法的N-Cut求解器。通过设计加速策略将复杂度从O(n^3)降至O(n^2)。避免对聚类产生不确定性的随机初始化,提出了高效确定性初始化方法。在多个基准数据集上的实验证明,该求解器不仅能获得更大N-Cut目标值,还能实现更优越的聚类性能。

 最后,老师们的文献分享为学生提供了前沿的研究课题和解决问题的新思路,拓宽了他们的学术视野,激发了对知识的探索热情




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