模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁

利用Courbage-Nekorkin-Vdovin神经元构建含有耦合时滞的模块神经元网络模型,通过数值模拟研究了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步放电特性的影响.研究结果表明,适当大的耦合强度可以诱导模块神经元网络达到簇同步.同时,研究发现耦合时滞可以诱导模块神经元网络出现簇同步转迁,且当时滞大小约为网络中所有神经元平均振荡周期的整数倍数时,模块神经元网络的簇同步现象能够间歇性出现.此外,研究结果表明时滞诱导的簇同步转迁对子网络内的耦合强度、子网络间的连接概率具有鲁棒性.     

耦合Hindmarsh-Rose神经元的同步放电模式及转迁

通过数值模拟和分岔分析,探究了具有不同放电模式的两电耦合Hindmarsh-Rose神经元的几乎完全同步,并研究了同步放电模式对单个个体的放电模式的依赖性.研究结果有助于我们更好地理解神经元放电模式转迁的动力学机理和生物学意义.     

基于多尺度连接模型的脑MRI模糊分类

针对传统分割方法在分割数量上的限制,以及模糊聚类方法在层次优化上的不足,提出一种有效的基于多尺度连接模型的人脑磁共振图像模糊分类算法。对脑磁共振图像进行灰度不均匀性校正后,该方法通过非线性扩散连接模型引入尺度间的模糊约束,定义2个模糊距离,并应用到模糊聚类算法中,组合尺度间和尺度内的模糊约束,给出一个多分辨模糊聚类框架。实验结果表明了该算法的准确性和有效性。     

基于同步深度监督的多尺度肺结节分类

针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。     

多尺度对称差分交通视频目标分割及阴影消除

本文针对固定场景条件下的视频图像序列进行运动目标分割,根据交通场景中同一运动目标在图像中不同位置的面积和速度不同的特点,采用分级分块多尺度对称差分法和帧间背景像素变化规律优化背景重建。然后利用背景差分的方法提取运动目标,在运动区域内利用HSV 颜色空间的阴影特点来消除阴影,准确提取出完整的车辆图像,为交通状态的分析提供实时准确的信息。     

融入密集连接的多尺度轻量级人体姿态估计

针对如何在保证轻量化的同时提升网络的性能问题,以轻量级简单基线（LPN）为基础提出的融入密集连接的多尺度轻量级人体姿态估计（LDMNet）,重新设计了下采样的瓶颈结构,将密集连接与深度可分离卷积以及多尺度特征提取相结合,构建了一个轻量高效的特征提取结构,同时改进了空洞空间卷积池化金字塔多特征进行再提取。在MPⅡ数据集以及COCO数据集上的实验表明,与基线方法LPN相比,LDMNet在少量增加参数量和计算量的情况下,在MPⅡ验证集上的平均准确率提升了1.9个百分点,在COCO验证集上的平均准确率提升了3.2个百分点,另外与最新的轻量级网络LiteHRNet相比在COCO验证集与MPⅡ验证集上平均准确率也取得了2.9和1.5个百分点的提升,该网络在轻量化的基础上有效地提升了网络的识别精度。     

基于多尺度密集连接网络的图像超分辨算法

图像超分辨率旨在通过软件技术从低分辨率图像中获得高分辨率图像.受深层神经网络对非线性关系强大表示启发,提出一种基于多尺度密集连接网络的图像超分辨算法.利用多尺度和密集连接思想设计了两个并行子网络提取图像特征,一个子网络中引人多尺度卷积层以提取低分辨图像的多种特征,另一个子网络则利用密集连接模块加深网络结构尽可能提取丰富的纹理特征,同时还可以避免模型训练过程中梯度消失的问题.最后对两个子网络提取的特征求残差并对其行重构得到高分辨率图像.仿真结果表明,提出的算法无论在客观评价还是视觉效果上均优于其它同类超分辨算法.     

改进的多尺度顺序边缘连接检测法及在医学图像中的应用

边缘提取是图像处理与分析中的基本问题，由Purdue大学的Edward J Delp等人提出的多尺度顺序边缘连接检测法（Multiresolution Sequential Edge Linkin,MSEL) 在保持边缘的连接性、较小的错误率等许多方面优于其它的边缘提取方法。但是，它在初值选取上不尽合理，该文有效地解决了这一问题，并给出了在医学图像应用中的实验结果。     

联合同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电类型识别

为稳定提取变压器局部放电信号的特征,提出一种基于同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电特征提取方法,再通过ＧＫ模糊聚类方法对局部放电信号的特征进行识别分类。首先,通过同步挤压小波变换对4种典型变压器故障产生的局部放电信号进行分解,将其分解为一组含有局部放电特征信息的模态分量;然后,通过多尺度排列熵量化各模态分量的局部放电特征信息,使用各模态分量多尺度排列熵的平均值作为识别特征向量;最后,利用模糊聚类得到的局部放电样本标准聚类中心,采用欧式贴近度进行局部放电识别分类。将提出的方法应用于变压器局部放电的实验数据上,并与基于小波分解方法和经验模态分解的识别方法进行对比分析,实验结果表明,所提出的方法具有更好的分类性,对变压器局部放电分类具有更高的识别精度,平均识别精度达到93.60%。     

基于多尺度MRF结合超级耦合变换的姿态变化人脸识别

针对马尔可夫随机场模型(MRF)在姿态变化人脸识别中复杂度较高的问题,提出了一种多尺度MRF算法,通过串联超级耦合变换(SCT)优化多尺度MRF过程的子问题,明显降低了MRF的计算复杂度。首先,通过两层图像完成对称匹配;然后,利用多尺度局部二值模式(MLBP)直方图特征生成距离比;最后,比较获得最终比值,配对每对区域。在户外标记人脸数据库(LFW)、XM2VTS数据库和CMU-PIE数据库上进行实验,实验结果表明,相比现有的优秀算法,本文算法在识别率和执行速度方面均表现优越,在图形处理器上基本满足实际应用需求。     

OFDM系统中突发模式下的同步及信道估计技术

分析了突发模式的通信体制特点,对采用OFDM技术的高速数据传输系统进行了设计,建立了系统基带发射模型和基带接收模型,重点研究了其中的两项关键技术:同步和信道估计,提出了能够满足突发系统要求的实现算法,并分别通过仿真验证了可行性;最后,在AWGN信道和衰落信道条件下,对运行上述算法的系统进行了综合仿真,给出了系统的误码率性能。     

具有主共振耦合振子的混沌相位同步

通过引入混沌运动的相位定义分析了线性和非线性耦合参数对两个主共振子系统之间的混沌相位同步的影响．讨论了在严格1：1内共振条件下,两子系统不同步、不完全相位同步和完全相位同步之间的演化过程,揭示了不同状态相互转化与Lyapunov指数变化之间的关系,指出随着线性耦合力的增加,相位同步效应增强,然而随着非线性耦合力的增加,相位同步效应减弱．     

Exponential synchronization of impulsive complex networks with output coupling

This paper proposes a new impulsive complex delayed dynamical network model with output coupling, which is totally different from some existing network models. Then, by employing impulsive delay differential inequalities, some sufficient conditions are obtained to guarantee the global exponential state synchronization and output synchronization of the impulsive complex delayed dynamical network. Finally, two numerical examples are given to demonstrate the effectiveness of the obtained results.     

Position synchronization of multiple motion axes with adaptive coupling control

A new control approach to position synchronization of multiple motion axes is developed, by incorporating cross-coupling technology into adaptive control architecture. The control strategy is to stabilize position tracking of each axis while synchronizing its motion with other axes’ motions so that differential position errors amongst axes converge to zero. The proposed adaptive controller and parameter estimator employ coupling control by feeding back position errors and differential position errors, and have been realized to guarantee asymptotic convergence to zero of both position and synchronization errors. Simulations conducted on a multi-axis motion control system demonstrate the effectiveness of the method.     

Some synchronization criteria for bidirectionally-coupled chaotic systems

Based on the stability theory of linear time-varying continuous system,this paper investigates the synchronization of two linear bidirectionally-coupled systems.Sufficient conditions for asymptotic synchronization are obtained for general chaotic system with bidirectional coupling via linear error feedback.Since the trajectory of chaotic system is continuous and bounded,one can choose suitable coupled parameters to satisfy the proposed criterion.The criterion can also be applied to the global synchronization for chaotic systems with linear unidirectional coupling.The chaotic Chen system and the generalized Lorenz-like system are taken as examples,the simulations verify the effectiveness of the proposed method.     

Some synchronization criteria for bidirectionally-coupled chaotic systems

1IntroductionChaos synchronization,as a very important topic in thenonlinear science ,has been developed extensivelyinthelastfew years [1,2] .A wide variety of approaches [1 ~9]have been proposed for the synchronization of chaoticsystems which include linear and nonlinear feedback,adaptive control ,etc . Most of the methods mentionedabove synchronize two coupled identical chaotic systems .Accordingto the condition of coupling signal ,they can beclassified into bidirectional [3 ~5] and unidirec…     

时变耦合复杂网络的有限时间广义外部同步

研究了两个具有时变耦合矩阵的复杂动态网络的有限时间广义外部同步的问题。设计了有限时间控制器, 使两个网络能在有限时间内实现外部同步。利用微分方程的有限时间稳定性理论,得到了复杂网络实现有限时间外部同步的充分条件。为了验证所提方案的有效性,给出了仿真算例,算例验证了有限时间广义外部同步方案的有效性。     

具有随机耦合强度两个复杂网络的自适应同步

探究当耦合强度不是常数而是随机变化时,两个不同复杂网络是否能够达到同步。假设耦合强度满足正态分布,在随机耦合强度的数学期望和网络拓扑结构分别已知和未知的情况下,设计合适的非线性自适应控制器使得两个网络获得同步。与假定耦合强度是一个确定值的研究成果相比,该结论更具有一般性。数值仿真表明了该方法的可行性和有效性。     

非线性耦合的复杂网络自适应同步

提出了一种通过非线性耦合的复杂网络自适应同步方案,方案具有自适应律简单和应用范围广等特点。证明了动力系统满足给定条件下,该同步方案同步,且同步解是局部和全局渐进稳定的。两个计算机仿真实例分别展示了在无标度网络和最近邻耦合网络上的同步误差变化趋势,验证了同步方案的有效性。