基于非局部相似块低秩的压缩感知图像重建算法

传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(NonlocalSelf-Similarity,NLSS),提出一种基于图像相似块低秩的压缩感知图像重建算法,将图像恢复问题转化为聚合的相似块矩阵秩最小问题.算法以最小压缩感知重建误差为约束构建优化模型,并采用加权核范数最小化算法(Weighed Nuclear Norm Minimization,WNNM)求解低秩优化问题,很好地挖掘了图像自身的信息和结构化稀疏特征,保护了图像的结构和纹理细节.多个测试图像、不同采样率下的实验证明了算法的有效性,特别是在低采率下对于纹理较为丰富的图像,提出的算法图像重建质量较明显的优于最新的同类算法.     

贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断

由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差，且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强，文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型，并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法，它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性。其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器。实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断，具有处理信息缺失多的能力和容错特性，克服了粗糙集刚性推理的弱点，其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗糙集的方法。     

美国公共处理设施排放标准的研究与启示

美国的公共处理设施相当于中国的污水处理厂,其出水限值要符合美国二级处理标准。研究了该标准的内容和特点,并介绍了我国《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)的特点。通过比较研究,为将来我国《城镇污水处理厂污染物排放标准》的修订提供一些有益的启示。