GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于FPGA的CAVLC编解码器设计与实现

H．264标准在基本档次和扩展档次中采用CAVLC熵编码，完成对变换系数残差块的编码。提出一种基于FPGA的H．264标准的CAVLC编解码器，程序代码用verilog硬件描述语言编写，并在QuartusⅡ中进行了仿真验证，可以实现对每个残差块数据的编解码并将其按照宏块光栅扫描的顺序输出到存储器，因此适合于嵌入在最终的码流中。仿真结果表明此CAVLC编解码器达到H．264标准中基本档次和扩展档次level3．0的性能要求。     

再研究最大熵解卷的真解问题

194 9年Ｓｈａｎｎｏｎ和Ｗｅａｖｅｒ在《通信的数学理论》一书中明确给出了信息熵的概念[1] ,195 7年Ｊａｙｎｅｓ指出 ,最大熵原理可以作为衡量可能分布的一种尺度[2 ] 。目前最大熵方法已经被广泛应用于信息处理和图像恢复等不同领域。最大熵原理在电子显微学领域中同样得到了很好的应用 ,主要工作集中在消除像的噪声和改善像的质量。 1991年胡建军和李方华等成功地将最大熵原理应用于高分辨电子显微像的解卷处理[3 ] 。随后报导了最大熵解卷中出现形式上的“多解”现象[4] ,并指出“多解”源于傅里叶像效应[5] ,讨论了确定真解的办法。…     

基于Vague集的鱼雷研制阶段年度投资分配模型

鱼雷的研制费用在鱼雷整个寿命周期费用中所占比系不大，但研制阶段决定了鱼雷寿命周期费用的绝大部分，闪此对鱼雷研制费用的研究可供鱼雷武器管理和决策者作经费计划综合平衡时参考。文章基于Vague集，提出了Vague集模糊熵的构造方法，进而提出了运用Vague集模糊熵进行鱼雷研制阶段年度投资强度分配的新模型。实例表明，该方法具有实用价值。     

一种新的尖峰信号盲反卷积方法

介绍一种新的盲反卷积方法，以解决尖峰信号的盲卷积问题，该方法不需知道信号和噪声的先验知识。基于尖峰信号高斯混合模型，给出一个自适应反应卷积滤波器和一个自适应零记非线性估计器。     

最大熵重建的迭代凸I投影算法

本文探讨了用迭代凸Ｉ投影（ＩｔｅｒａｔｉｖｅＣｏｎｖｅｘＩ－Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ，ＩＣＩＰ）算法求解最大熵Ｘ－ＣＴ重建问题．其思路是将这个复杂问题转化为多个简单子问题，然后迭代地求解这种单约束子问题．理论证明，这种算法收敛并能收敛到问题的最大熵解．这种算法形式优美，仿真结果表明算法同时也是有效的．     

基于小波变换的医学图象压缩编码

本文研究了医学图象小波变换系数的统计特征。根据医学图象的特点，提出了基于小波变换的医学图象编码方法。实验表明，这种方法具有较好的压缩编码性能，优于JPEG标准。同时，它支持逐次浮现式传输，从而能满足医学图象存储、通信、检索的需要。     

有序、无序与熵

本文阐述了有序、无序与熵的概念及相互关系,并将其应用于生命科学及医学上。