齐型空间上分数次积分变换的交换子的Lipschitz估计

令T为R^n上的Calderon-Zygmund积分算子，由丁构成的交换子的有界性已有较完善的结论，本文的目的是将之推广到一般的齐型空间。设（x，d，μ）为齐型空间，文中，我们证明了由分数次积分变换和b函数生成的交挟子在齐型Hardy空间和Herz—Hardy空间的连续性，其中b函数属于Lipschiz空间。     

HSI鲁棒彩色图像数字水印算法*

提出了一种彩色图像数字水印算法，先将图像从RGB色彩空间变换到HSI色彩空间，在HSI模型中取I（强度）分量，结合JND自适应地嵌入水印，然后再反变换回RGB色彩空间，而且水印提取不需要原始图像和原始水印。实验结果表明该算法可以有效抵抗有损压缩、滤波、添加噪声等常见图像处理操作，尤其是对色深变换具有较好的鲁棒性，是一个有实用价值的算法。     

年龄相关的种群空间扩散系统的广义解与收获控制

研究了由积分偏微分方程描述的年龄相关的种群空间扩散系统的收获控制问题.首先利用不动点方法证明了对于有界死亡率μ的系统广义解的存在性,但这是预备的结果.进一步,运用上述结果、先验估计和紧性定理,证明了对于在r=A附近无界的μ的系统解的存在惟一性.其次,利用类似方法得到系统最优收获控制的存在性.最后,利用G^ateax微分和Lions的变分不等式理论,推得了控制为最优的必要条件;从而得到了由积分偏微分方程和变分不等式构成的最优性组.最优性组能够确定最优控制.还建立了表征最优控制的Euler_Lagrange组.这些结果可为种群系统控制问题的实际研究作为理论参考.     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量，提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量，采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量；然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解，并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量；最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验，结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率，获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

动态商空间模型及其基本性质

为解决动态环境下的问题求解,在原有的商空间模型(X,f,T)(三元组)的基础上,引入时间变量,将它扩展成动态商空间模型(X(t),f(t),T(t)).然后,分两种情况进行讨论:1)当结构T不变时,即(X(t),f(t),T),通过对论域增加时间维的方法,将动态的商空间模型又转换成高维的静态模型,于是能利用静态商空间模型的特性；2)当论域与属性不变时,即(X,f,T(t)),研究在这种情况下构成商空间链的充分必要条件,建立相应的商逼近原理,并讨论其基本性质.最后举一个利用动态商空间模型进行问题求解的应用例子.     

黑体辐射公式的积分解及应用

为了计算黑体在有界域（λ1-λ2或ν1-ν2）的辐射量，需对黑体辐射公式在有界域进行积分。本文对普朗克积分方程和瑞利-金斯积分方程在有界域进行了求解，并给出了解析式，应用普朗克积分方程有界域（λ1-λ2)的解，我们对不同岩性的岩石和土壤进行了不同物理温度实验，得出：岩石和土壤等非黑体物质的辐射温度随波长的变化而变化，对于不同波长，辐射温度相差几度到十几度；在实验的试样中，绝大多数试样的辐射温度随波长变化出现了明显的3个极大值和两个极小值，个别试样出现了明显的4个极大值和3个极小值；所有试样的辐射温度随波长变化的总趋势是随波长增大而减小；辐射温度随波长变化的形态不随物理温度的升高而改变。     

广义Mamdani模糊系统依K-积分模的泛逼近及其实现过程

首先，通过引入拟减法算子给出K-积分模定义，并针对广义Mamdani模糊系统实施等距剖分其输入空间. 其次，应用分片线性函数（Piecewise linear function，PLF）的性质构造性地证明了广义Mamdani模糊系统在K-积分模意义下具有泛逼近性，从而将该模糊系统对连续函数空间的逼近能力扩展到一类可积函数类空间上. 最后，通过模拟实例给出该广义Mamdani模糊系统对给定可积函数的泛逼近及实现过程.     

用区域分解法计算最小曲面问题

（?）1.引 言 最小曲面问题即下列变分问题:其中（?）为Rd中有界域,Vg={u∈V:v=g于（?）（?）,V为某个函数空间.此问题及有关问题有重要应用背景,至今仍是一个研究热点,见[1]及其文献.问题（1）的 Euler方程为下述非一致非线性椭圆方程边值问题问:[3]中证明了当 时,（1）有解u∈Bv（（?））,其中BV（（??））为（?）上的有界变差函数类,其定义见下节.     

基于软件模式的PIM到PSM的模型变换

模型驱动体系结构（MDA）是一种以模型为中心的新的软件开发模式。MDA的基本思想是将模型主要分为平台无关模型（PIM）和平台相关模型（PSM），然后通过变换规则实现PIM到PSM的变换。文中将软件模式的概念引入到PIM到PSM模型变换中，从而提高模型变换效率和降低模型变换出错率。同时，设计了基于软件模式的PIM到PSM的模型变换方法的框架。     

一种新的有监督保局投影人脸识别算法

为了充分利用样本的类别信息，提出了一种新的有监督保局投影人脸识别算法（NSLPP）。首先，把类间散布矩阵融入到传统保局投影算法的目标函数中，修改目标函数，并基于新的目标函数得到变换矩阵；然后用线性鉴别的思想筛选出变换矩阵中的最优基向量，构成最终的变换矩阵，把训练样本和测试样本投影到有最优基向量构成的子空间得到训练样本和测试样本的特征；最后采用最近邻分类器分类，在ORL和FERET人脸库上的测试结果表明，NSLPP算法具有较好的识别性能。     

(I,J)-区间直觉模糊粗糙集

利用吴伟志所定义的两个直觉模糊蕴涵算子I和J,把(I,J)-直觉模糊粗糙集的概念推广到区间直觉模糊集的情形,给出了区间直觉模糊近似空间的概念及(I,J)-区间直觉模糊粗糙集,研究了(I,J)-区间直觉模糊粗糙集的基本性质并推广了张植明等人提出的结论。     

Vague集上的快速CRI方法

CRI方法是模糊推理的重要方法之一，然而常用的CRI方法的时间和空间复杂度均为O(mn)。相对于Fuzzy集而言，Vague集所能表达的信息更加丰富，更接近实际。故首先把Fuzzy集上的CRI方法和max-min算子扩充到Vague集上，得到基于Vague集的CRI方法。为了降低CRI方法的时间复杂度，深入分析了max-min算子相关性质，最后得到一个快速的CRI方法，其时间复杂度和空间复杂度降为O(m+n)。最后用实例来说明该方法的高效性。     

区间二元语义Bonferroni集成算子及其决策应用

区间二元语义值是一种常用的不确定环境下决策信息表达形式。考虑到决策信息的交叉影响作用，定义了区间二元语义值的Bonferroni平均算子以及相应的加权形式，在此基础上，给出了组合形式的区间二元语义值的加权Bonferroni平均算子的概念，并研究了算子的幂等性、单调性等数学性质，给出了基于C-I2TLWBA算子区间二元语义值的集成模型和决策应用。实例表明了该模型具有较好的有效性。     

粗糙集代数与蕴涵格

在粗糙集的代数刻画方面,一个重要方法是在偶序对〈R（X）,R（X）〉构成的集合中通过定义基本运算寻找刻画偶序对所成集合的代数结构。其中,最有影响的代数结构是正则双Stone代数和Nelson代数。本文从偶序对〈T（X）,R（X）〉构成的集合入手,通过定义蕴涵运算证明了偶序对〈R（X）,R（X）〉所成集合构成蕴涵格,讨论了粗蕴涵格与
正则双Stone代数的关系。本文的讨论可为粗糙逻辑和粗糙推理奠定基础。     

基于LBP特征的人脸图像识别

提出了一种基于LBP算子和Isomap相结合的人脸图像识别算法。利用ε-LBP算子提取人脸图像纹理特征,然后用Isomap对高维的纹理特征进行数据降维,得到人脸数据的本质几何结构。最后将降维后的数据作为分类器的输入进行人脸分类识别。实验结果表明,该算法能够对人脸图像进行良好的分类识别,尤其是小样本的情况下。     

基于学习的烙画图像特征重构

提出一种基于学习的烙画图像计算机仿真算法。在Hertzmann图像类比算法的基础上，使用融合轮选择算子的粒子群优化算法对处理过程进行加速，整个粒子群的当前最优位置采用轮选择的方法，能有效降低粒子群优化算法过早收敛于局部最优的机率，获得较传统近似最近邻域搜索更快的处理速度。为弥补Hertzmann算法中结果图像视觉效果上的纹理缺陷，在图像融合过程中，先将2幅输入图像转换到lαβ颜色空间，再进行点对点的加计算，进而实现图像视觉效果的增强。烙画图像的类比实验结果表明，该算法所获得的烙画仿真结果图像接近真实烙画图像效果。     

s_(max)图算法及其相关标度测度的改进

在给定相同度序列的条件下,讨论了计算smax的二种算法所存在的不同缺陷:基于边算法的时间和空间复杂度都为O(N2),对较大的N会导致计算机存储空间不够;基于点算法是smax的一个近似值,通过实例说明其近似计算的误差不容忽视,而且该算法只能用来计算度序列中的最小度m=1的情况,对度序列中最小度m>1的情况,用该算法来计算smax就会失效。基于上述算法的缺陷,提出了一个改进算法,它具有smax值精度的优越性和对m>1情况的有效性。采用改进的算法求得smax值,通过对不同模型的模拟和分析,发现与smax值相关的标度测度S(g)关于网络规模、网络稠密度具有较大波动性,这会导致对网络无标度程度的误判,为消除网络规模、网络稠密度对测度的影响,对该测度做了改进,实验结果显示新的测度Sne(wg)更稳定。     

局部定向模式在人脸识别中的应用

人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式(LBP)算子提出局部定向模式(Local Directional Pattern,LDP)算子。对人脸图像进行分块,采用局部定向模式算子对每块图像进行特征提取并计算每块区域的特征直方图,对特征直方图采用Chi距离测度进行比较识别。实验证明,该方法在Yale人脸数据库和YaleB人脸数据库相比局部二值模式有更好的识别率,说明该方法对光照有良好的鲁棒性。     

一种高效的SAR图像角点提取算法

INS/SAR组合导航系统对合成孔径雷达(SAR)图像的角点提取精度、实时性、可靠性要求较高，为此，提出一种结合曲率尺度空间与Harris算子的角点提取算法，用局部Harris算子定位用曲率尺度空间法提取出的角点。实验结果表明，该算法实时性好、精度高、冗余度低。