Toeplitz算子和Hankel算子之紧性研究

给出Ｃ＾ｎ中有界对称区域的Ｂｅｒｇｍａｎ空间上具有Ｌ＾∞－符号中的Ｔｏｅｐｌｉｔｚ算子和Ｈａｎｋｅｌ算子为紧算子的充要条件，最后还得到一些推论。     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。     

基于双正交小波和加权NLDA的人脸识别

文章针对基于零空间线性判别分析方法在高维多类别的人脸识别应用中存在的“次优性”和“效率低”两个问题,提出了一种改进方法.该方法用加权函数重新定义类间离散矩阵以减弱边缘类带来的不良影响来改善次优性问题;并对图像进行双正交小波分解来降低分辨率以到达提高效率的目的.最后在ORL人脸库上进行了实验,通过实验确定了最优加权系数和小波分解的最佳层数,并验证了该方法比基于零空间线性判别分析方法有更高的效率和识别率.     

基于加权决策树的蛋白质序列分类算法研究

针对蛋白质序列分类的需求,深入研究了蛋白质序列分类算法。对蛋白质序列的特征属性进行了大量的分析和研究,给出了蛋白质序列特征属性的描述形式。在此基础上设计了一种基于加权决策树的蛋白质序列分类算法,详细阐述了加权决策树的构造过程以及决策树的主要参数计算方法,而且根据蛋白质序列的特征,对决策树进行了改进,给出了加权决策树的实现方法。测试结果表明：设计的蛋白质序列分类算法具有较高的分类精度和较快的执行速度。     

基于颜色和形状特征的图像检索系统

随着信息技术的迅速发展,为了高效地从大量图像实例中找出有用信息,改善基于单一特征的图像检索方法的效率和准确性,提出基于颜色和形状信息的多特征图像检索方法,利用 VC++6.0工具开发图像检索系统.算法采用 RGB 颜色空间分块直方图和边缘形状 Sobel 算子相结合的算法提取图像特征.利用600幅756×504大小的 JPEG 四种分类场景图片构建图像库,通过实验,首先基于单一的颜色形状特征进行检索得到结果;再通过综合颜色和形状特征的检索算法实现基于多特征的检索,两次实验相对比结果表明多特征检索系统在实际应用中具有高效性和优越性     

基于DV-HOP WSN改进算法的研究与仿真

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,通过对无线传感器网络中DV-Hop节点定位算法及影响算法定位性能因素的分析与研究,提出的一种新的改进方法,即采用基于角度阈值的锚节点选择策略,有选择性的选取锚节点参与三边定位过程,对平均每跳距离的计算进行改进,并通过引入角度加权因子对其定位结果进行修正。仿真结果表明,改进后的算法有效提高了节点的覆盖率和定位精度。     

跳数加权DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中距离估计误差对定位结果的影响,提出了一种信标节点优选方案和跳数加权DV-Hop定位算法。首先通过设定跳数阈值,保留跳数较少的信标节点,然后剔除近似在一条直线上的信标节点,完成信标节点优选,避免未知节点无法定位的情形。此外,利用Friis模型推导出距离估计误差与信号传播跳数之间的映射关系,采用传播跳数作为加权因子对定位结果进行了修正。仿真结果表明该算法降低了距离估计误差对定位精度的影响,提高了定位精度。     

一种频率估计的倍频等长信号加权融合算法

提出一种新型加权融合算法.首先,根据倍频等长信号间频率的倍数生成倍频修正矩阵,对倍频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果.然后,针对倍频等长信号的相位不连续问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵,对同频化的倍频等长信号频谱进行加权融合,使之近似达到与倍频等长信号长度相同的相位连续信号频谱的分析效果.最后,通过谱峰搜索加权融合频谱获得高精度的频率估计值.算法分析与仿真实验表明:与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性强,普适性好.     

一种改进选择算子的遗传算法在泊松曲线沉降预测模型中的应用

选择算子是遗传算法的重要算子之一,它对于种群的多样性和算法的收敛性具有重要的影响。本文对轮盘赌选择算子进行改进,将适应值分组应用于种群个体的选择中,提出适应度分组轮盘赌,并将该方法用于泊松曲线沉降预测模型的优化。实验结果表明,该算法为泊松曲线沉降预测模型的参数估计提供一种有效的方法。     

基于刀切法与自适应加权的多传感器信息融合算法

针对加权平均、最优加权、自适应加权多传感器信息融合算法的不足,提出采用刀切法与自适应加权方法相结合的信息融合算法。该算法在自适应加权的基础上充分利用观测值与各个历史时刻的估计值,通过构造伪值分别对估计值与加权因子进行Quenouille估计。实验结果表明,在经过刀切法与自适应加权相结合后,数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。