水平随机地震激励下弹性圆拱的半解析法

结合虚拟激励法与Galerkin法,研究弹性圆拱在水平随机地震作用下随机响应的半解析解.在建立圆拱平面内动力平衡微分方程的基础上,通过选取适当的试函数,应用Galerkin法将动力平衡微分方程转化为线性常微分方程组.通过设定虚拟荷载,采用确定性方法求解响应量的功率谱密度函数的近似解,得到圆拱随机振动问题的闭合解.该方法无须计算拱的振型,对非正交阻尼同样适用.通过算例分析和与有限元计算结果的比较,验证了该方法的计算精度.当采用的试函数与圆拱振型接近时,采用较少的试函数就能获得较高的精度,该方法是一种简便、高效的方法.     

不含3-圈和4-圈的平面图的线性2-荫度

线性森林是所有分支都为路的图,图G的线性荫度la(G)也就是把图的边集分解为互不相交的线性森林的最少数量k.设G为不合3-圈和4-圈的平面图,则la2(G)≤[△(G)+1/2]+2.     

一种鲁棒视频抠图算法*

基于鲁棒抠图算法提出了一种鲁棒视频抠图算法。新算法给出了一种基于少量手工标记的Strokes生成Trimap的方法,为视频帧半自动生成较为粗糙的Trimap划分,同时结合标记传递策略大大减少视频抠图过程中的手工标记操作。理论分析和实验结果证明鲁棒视频抠图算法能够获得较优的视频抠图结果。     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

随机环境下的幂变换门限ARMA-ARCH模型的极限行为

提出了随机环境下的幂变换门限自回归滑动平均自回归条件异方差模型,得出了其以几何速率收敛的充分条件．     

基于CRF的中文评论有效性挖掘产品特征

方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤：数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

ON THE EXISTENCE OF STATIONARY THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MOVING-AVERAGE PROCESSES

Abstract. Conditions for the existence of causal and strictly stationary solutions of the equations defining a self-exciting threshold autoregressive moving-average (SETARMA) model are derived. For threshold autoregressive models we allow the autoregressive coefficients to be random and derive sufficient conditions for geometric ergodicity and the existence of strictly and weakly stationary solutions of the defining equations.