一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．     

基于降维的填充函数方法

提出了一个基于降维技术的填充函数方法,用以求解箱约束非线性全局优化问题。首先利用降维变换将n维问题转化为一维问题,其次对一维问题运用填充函数方法求解,证明了降维填充函数的理论性质,并给出了算法和数值实验结果。     

基于克隆选择算法的人脸特征选择

针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性，提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法．克隆选择算法的收敛速度快，具有较强的全局搜索能力，可以快速搜索到最有利于分类的特征空间；因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择，可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息，而忽略细节信息的不足，在人脸识别中取得了较好的效果．通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明，该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面，性能均优于遗传算法，不但有效降低了特征向量维数，还将人脸识别率提高到91．5％，因此研究该算法具有很强的现实意义．     

一种快速分数维运动估计算法

基于拉格朗日插值定理,提出了一种误差曲面的拟合方法。该方法只在一维方向上进行插值,并且对于每个分数维像素误差,只使用已知的三个值进行计算,因此,计算复杂性非常低。基于这种方法,针对H．264视频压缩提出了一种快速的分数维运动估计快速算法,减少了搜索点数,提高了搜索效率。利用JM12．0平台对该算法进行了仿真,结果表明,该算法与全搜索算法相比较,在保证图像质量的前提下,具有减少运算量和复杂度的优点。     

被动行走周期性步态不动点搜索的新算法

为解决机器人被动行走研究中不动点搜索的时间和结果都依赖于初始值的问题,该文研究了形成周期性步态的充要条件,得到不动点处状态变量之间的约束关系,从而将搜索空间从二维降低为一维,并提出了一维空间中不动点搜索的新算法。该算法能在固定的搜索时间内一次性找到所有稳定和不稳定的周期性步态的不动点,而不需要进行初始值的选择。该文通过数值仿真验证了新算法的有效性。     

分治法实现最接近点对问题的三维推广算法

最接近点对问题是空中交通控制系统应用中的一个重点问题，也是计算机几何学研究的基本问题之一．利用分治法已经解决该问题的一维和二维情况，且算法都可以在O（n＊logn）时间内完成．本文在原有一维和二维算法基础上，提出了利用分治法实现该问题的三维情况的算法，并对算法的效率进行了分析．     

被动行走周期性步态不动点搜索的新算法

为解决机器人被动行走研究中不动点搜索的时间和结果都依赖于初始值的问题,该文研究了形成周期性步态的充要条件,得到不动点处状态变量之间的约束关系,从而将搜索空间从二维降低为一维,并提出了一维空间中不动点搜索的新算法。该算法能在固定的搜索时间内一次性找到所有稳定和不稳定的周期性步态的不动点,而不需要进行初始值的选择。该文通过数值仿真验证了新算法的有效性。     

一种新的近场源定位算法

给出了一种近场源的到达角（DOA）和距离的二维参数联合估计算法.该算法利用四阶累积量矩阵的特征值估计DOA,通过在估计的DOA下进行有限的一维搜索得到距离估计.该算法将二维搜索降低为一维有限搜索,并提高了直接使用高阶累积矩阵估计信源位置的方法的距离估计精度.计算机仿真证实了该方法的有效性.     

基于降维算法和Chebyshev多项式的结构区间分析

为解决现有配置方法在构建替代模型中易陷入维度灾难问题,提出了一种基于降维算法和Chebyshev多项式的结构区间分析方法.首先,基于降维算法将结构的n维原始响应函数分解为多个一维函数的和函数;然后,利用Chebyshev多项式,将上述一维响应进行拟合,构造了只由单变量函数组成的实际结构响应的替代模型使原始n维正交多项式的求解问题转换成求解多个一维正交多项式,计算成本降低且易于实现;最后,通过区间运算寻找替代模型的极值,得到结构响应的边界.数值算例验证了该方法的准确性和有效性.     

多维资源分配问题的拉格朗日乘数法探讨

本文给出应用拉格朗日乘数法求解二维资源分配问题的降维方法，对降维后的一维问题的最优解，即原问题的最优解给出理论证明，并对二维以上的资源分配问题的拉格朗日乘数解法给以推广．     

解三对角线性代数方程组的并行算法

对求解三对角线性代数方程组的问题，采用了Ｅ－Ｏ技术，将传统的串行方法并行化，得到一种求解三对角线性代数方程组的并行算法．并举例在计算机上模拟实现     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

线性不等式组的一种解法

给出一种利用线性规划算法求解线性不等式组的方法,从任意初始点出发均可求出问题的一个解或判定其无解。     

线性互补问题的一种混合整数线性规划解法

经典算法一般采用迭代过程求解线性互补问题,研究了线性互补问题的直接求解方法。把线性互补问题转化为一个混合整数线性规划,然后采用数学软件进行求解;数值实验结果表明,所给出的方法能够准确快速地求得原问题的最优解。     

SVM-KNN分类器在异常行为检测中的应用

提出了一种新的异常行为检测方法,将SVM算法和KNN算法结合,在对识别样本判别时,当其与最优分类面的距离大于给定阈值时,采用SVM分类算法,否则采用KNN算法,从而减少了SVM算法的错误率。实验结果表明,SVM-KNN算法对异常行为检测的准确率达到95.86%。     

认知导航路径整合中方位及尺度参数求解方法

无人作战飞机(UCAV)认知导航路径整合时需获取环境信息相对参考信息的方位和尺度值,提出了一种基于迭代最小二乘法的高精度相似变换参数求解方法.利用SURF(Speeded Up Robust Features,SURF)算法提取高鲁棒性特征点,采用比值法提纯匹配对,得到一一对应点集,并将点集中元素转换为矢量形式,以最小二乘算法求解矢量间相似变换参数,并根据结果对感知图进行方向旋转及尺度调整,通过循环迭代得到方位和尺度值.仿真结果表明,文中方法得到的角度平均绝对误差低于0.04°,尺度变化下得到的尺度绝对误差在此10-3数量级,抗噪声性能优于最小二乘法.     

基于胸部CT图像的肺部自动分割

肺区自动分割是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键之一。文章采用多阈值和区域生长方法,先去掉背景,再去掉气管／支气管,最后对提取出来的肺区使用滚球的方法进行修补。该方法速度快、人工干预少、准确。     

多元统计方法在矿井地下水中的应用

在分析任楼煤矿的水文地质条件以及上一石门四含涌水量变化特征的基础上,运用多元线性回归的方法,建立回归方程,并进行实际运用,同时,用地下水动力学中的解析法求取四含水文地质参数,预测涌水量,两种方法对比表明了该方法的合理性.并对未来提高开采上限时进行疏降四含水的两种方案作了对比分析,为矿井防治水决策提供技术依据.     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

基于扩展相位的柱面图像拼接算法研究

提出了一种柱面图像拼接方法,首先利用扩展相位相关算法获取变换矩阵,将其经过Levenberg-Marquart（LM）算法优化之后获取理想8参数模型,其次利用8参数模型进行同心圆焦距的估计,获取柱面拼接图像的半径,最后对投影后的柱面图像再利用扩展相位相关算法、加权融合算法进行拼接,实验验证了这种方法的有效性。