遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割

通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果。     

基于动态因果模型的运动执行和运动想象脑网络研究

利用动态因果模型,分析右手运动执行和想象过程中功能磁共振实验数据对侧初级运动皮层(M1)和双侧辅助运 动区(SMA)的动态功能网络,发现了左侧SMA在右手运动执行和运动想象过程中的主导作用,以及运动想象过程中左侧SMA 对左侧M1的抑制作用;进一步分析了运动执行和想象过程的动态功能网络的差异,发现了实验刺激模式在两种不同的动态网 络中对激活脑区的激活和抑制作用的转化,揭示了运动执行和想象动态功能网络转换的神经机制。     

基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究

利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。     

初始点任意优化问题的广义梯度投影法

利用广义的投影与罚函数技巧和辅助规划处理等式和不等式约束问题以及采用二阶段搜索方法，给出了一个初始可任意的带不等式和等式约束的优化问题的广义梯度投影算法，并证明了该算法具有全局收敛性。     

一般约束极大极小问题的广义梯度投影算法

讨论了一类带等式、不等式约束的极大极小值问题,将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,利用辅助规划进行处理,给出了一个广义的梯度投影算法,解决了一般约束极大极小值问题。算法可在有限步达到最优点或产生一系列点列,其极限点则是最优点,并证明了该算法的全局收敛性。     

独立成份分析的信息极大快速算法

本独立成份分析(ICA)是信号处理的一种新的技术,用来从观测的多维混合信号中提取具有统计独立性的成份.本文基于信息极大似然估计,采用牛顿迭代算法,建立了ICA的一种信息极大快速算法.该算法具有二阶收敛性,其有效性为文中展示的图像分离测试效果所证实.     

基于BFGS优化的lp模约束稀疏分解去噪方法

利用lp模约束的稀疏成分分析方法可以对信号进行去噪处理。基于lp模约束的稀疏分解方法通常是采用优化方法来对信号在过完备库中进行分解,而分解时采用的过完备库是非常巨大的,所以如果优化方法选择不当,会导致稀疏分解效率的低下。在本文中,采用BFGS方法来进行优化分解,和通常采用的Newton方法比较,能在保持稀疏分解结果性能基本不变的前提下,有效地提高算法的分解效率。     

中长期预测模型的ＣＭＤＨ三水平算法计算的实现

提出三水平算法的一般模式和差分结构，利用多阶段算法减少计算量，并研究编程上机计算的实现。     

非线性极大极小问题的可行信赖域算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将转化为带不等式约束的非线性规划问题,给出了一种可行信赖域算法,解决了不等式约束的非线性大系统优化问题,并证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,本算法有良好的数值表现。     

农业标准化是农业产业化的技术保证

本文通过分析农业产业化肩负的任务和农业产业化的复杂性、特殊性，说明农业产业化的发展离不开农业标准化，农业标准化的发展有助于促进农业产业化的进程。