加强数学教材建设,提高大学生的创造能力

对如何提高学生创造能力的必要性,怎样加强数学教材建设进行了探讨。在高等数学教材建设中融入数学建模和发散思维思想对全面提高学生创造能力的重要意义。     

基于网格密度峰值聚类的测向交叉定位

测向交叉定位思想简单,所需测量信息少,在无源定位领域被广泛应用。针对传统测向交叉定位算法难以解决未知目标数目的定位问题,提出了一种基于网格密度峰值的测向交叉定位算法,将网格划分和密度峰值聚类引入测向交叉定位中,并结合Hough变换制定了一种挑选类簇中心的规则。仿真实验和实测数据实验结果表明,在含有噪声的情况下,该算法能够自动识别目标的数目和位置,具有较强鲁棒性,可适用于实际问题。     

基于完全信息博弈的"沙漠掘金"游戏策略

为寻求益智类游戏"沙漠掘金"在多人参与下的游戏策略,针对具体的游戏规则进行了深入的分析,分别提出了基于完全信息静态博弈与完全信息动态博弈的游戏策略.首先,通过简化游戏规则将其转变为一个非合作博弈问题.其次,考虑单人游戏中的最优化问题,分析单人游戏的策略并在此基础上采用博弈论的方法对多人游戏的情况进行求解.最后,针对第一关,满足完全信息静态博弈的情况,模拟玩家行动,得出博弈支付矩阵,通过混合策略纳什均衡的方法计算最优策略;针对第二关,满足完全信息动态博弈的情况,构建博弈树并通过逆向递归求解得出最佳的游戏攻略,并分析了多人竞争策略.     

基于完全信息博弈的"沙漠掘金"游戏策略

为寻求益智类游戏"沙漠掘金"在多人参与下的游戏策略,针对具体的游戏规则进行了深入的分析,分别提出了基于完全信息静态博弈与完全信息动态博弈的游戏策略.首先,通过简化游戏规则将其转变为一个非合作博弈问题.其次,考虑单人游戏中的最优化问题,分析单人游戏的策略并在此基础上采用博弈论的方法对多人游戏的情况进行求解.最后,针对第一关,满足完全信息静态博弈的情况,模拟玩家行动,得出博弈支付矩阵,通过混合策略纳什均衡的方法计算最优策略;针对第二关,满足完全信息动态博弈的情况,构建博弈树并通过逆向递归求解得出最佳的游戏攻略,并分析了多人竞争策略.     

基于自适应同时稀疏表示的鲁棒性目标追踪

综合考虑高斯噪声和拉普拉斯噪声,并通过拉普拉斯噪声的能量大小自适应的选择稀疏模型,该文提出了基于同时稀疏表示的自适应追踪算法。该算法可以更好的解决目标遮挡、姿势改变、光照变化和背景混杂等追踪问题,且具有更强的鲁棒性。其次提出一种基于子空间学习和无监督学习（K-means）相结合的模板更新方法,该方法一方面可以及时有效地反应目标的状态,另一方面也可以避免模板更新过快而引入较大的误差。然后,利用LASSO算法对该模型做了进一步的改进,并将目前较好的9种追踪算法与该文提出的算法进行比较,实验结果表明该算法在鲁棒性、精确性和实时性方面都得到了较好的改善。     

基于Shearlet变换的泊松噪声图像复原问题研究

为了解决泊松噪声图像的复原问题,几种正则化方法已被提出,其中最著名的是全变差（TV）模型,但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差（TGV）是全变差的推广,用TGV作为正则项来恢复泊松图像,可以消除阶梯效应,但图像的边缘细节信息不能很好地保持。为了克服这个缺点,基于TGV和Shearlet变换,该文提出了一种新的正则化模型,并用交替方向乘子法（ADMM）求解。数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性。