值域空间超球面上的判别分析

Fisher线性判别分析(LDA)是模式识别中使用最广泛的线性分析方法之一。然而,实际应用中,样本数量相对于样本空间的维数而言是很少的,即样本在高维空间中呈稀疏分布。LDA采用基于欧式距离的度量方法将会使判别向量趋向于较大的类间距离。从而,可能融合距离较近的类。我们用超球面模型表示数据在高维空间中的结构信息,提出一种值域空间中的超球面判别分析方法(RHDA)。RHDA方法将数据映射到其值域空间的单位超球面上;在值域空间超球面上计算各个子类的判别子空间;最后,计算测试样本与各个判别子空间中子类均值向量间的距离。RHDA将测试样本判别为第 类仅当测试样本与第 类的均值向量的距离最小。超球面判别分析采用单位超球面上数据的归一化向量来表示样本向量的结构信息,它主要针对于基于欧式距离的判别分析所引起的判别向量偏离问题。最后本文还提出了值域空间超球面核判别分析方法。超球面核判别分析方法为高维空间中对不同数据采用不同映射提供了可能。在不同数据库上的分类实验结果证实了RHDA相对于 LDA及其相关推广算法的优良性。      

钙钛矿CsPbBr_3中光生载流子的动力学行为

钙钛矿材料的光电性能十分优异,可应用于光电器件,且钙钛矿中光生载流子的动力学行为可以决定光电器件的性能.本研究利用泵浦探测瞬态吸收光谱研究CsPbBr3量子点被激发后光生载流子的动力学行为,通过奇异值分解及全局拟合研究了CsPbBr3量子点被光激发后的瞬态吸收光谱.实验结果表明,激子间的耦合会导致CsPbBr3量子点的能带边沿发生红移,而Burstein-Moss效应会引起其能带边沿发生蓝移.结果同时揭示了CsPbBr3量子点中光生载流子的动力学过程,以及与之对应的指前相关因子光谱,其中,热载流子的弛豫时间约为0. 4 ps,10 ps和100 ps量级的衰减时间可归结为双激子以及带电激子的寿命,而纳秒量级的衰减时间可归结为激子的辐射复合.     

一种新的高效软聚类方法:

本文提出了一种新的高效软聚类方法──截集模糊Ｃ－均值聚类（Ｓ２ＦＣＭ）．该方法将传统的硬聚类（ＨＣＭ）和经典的模糊聚类（ＦＣＭ）相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚类方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算法和ＨＣＭ算法。     

一种新的高效软聚类方法：截集模糊C—均值（S2FCM）聚类算法

本文提出一种新的高效软聚类方法－截集模糊Ｃ－均值聚类。该方法将传统的硬聚类和经典的模糊聚类相统一，并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚在方法，Ｓ２ＦＣＭ聚类算法的思想更符合人的分类习惯，模拟实验表明，其总体性能优于ＦＣＭ算示和ＨＣＭ算法。     

前视红外舰船图像的模糊分割算法研究

由分析海面舰船及其背景红外辐射特性入手，对前视海面舰船红外图像提出了一种新的自适应阈值张弛模糊分割算法，对目标进行图像分割．对本文提出的算法用实际红外图像进行仿真实验，取得令人满意的效果．表明本算法是可行和实用的．     

基于值域空间中类零子空间分析的模式判别

本文提出了一种新的基于值域空间中类零子空间分析(CNSA)的模式判别方法。CNSA方法首先获取全体训练样本的值域空间,然后在值域空间中定义了各个子类的类零子空间(CNS)及其正交补空间。类零子空间及其正交补空间上都含有有效判别信息。CNS上的类内距离为零,第i类的样本到其中心的相对距离远小于到其他类的中心的距离。在对值域空间和新的CNS的性质进行分析的基础上,构造到各个类的特征空间的投影矩阵。通过计算待测样本到各特征子空间的距离,CNSA算法不但能够对属于已知模式的样本作分类判决,还能发现新模式类。在太赫兹时域光谱数据集和COIL100数据库上,将提出的CNSA算法与相关算法进行了实验比较,实验结果验证了本文CNSA算法的优越性。     

Otsu阈值方法的二种修改形式

Otsu阈值分割是图象分割中受欢迎的一种方法。本文借鉴Otsu法的二种表示方式,给出了两个阈值分割公式。     

基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测

红外弱小目标的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标的检测。在目标运动特性方面,主要采用了“与”管道进行目标的检测。大量试验表明,该算法具有很好的检测鲁棒性,且能够实时检测出红外图像中的弱小目标。     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换，利用目标小波变换的特性，对单帧小波变换后的各高频分量进行累加，利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像，最后利用目标运动的连续性，进一步检测，得到目标点的位置。实验结果表明，该方法能有效地检测红外弱小目标。