基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

图结构上下文及在图聚类中的应用

图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容。针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法。首先对图的所有顶点建立图结构上下文描述子;其次,利用二次卡方（QC）距离方法实现图的距离度量;最后,采用最小生成树聚类算法实现图聚类。实验表明,该方法对于一些非刚性变换的图聚类有较好的效果。     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

超导约瑟夫森结微波单光子量子态测量的研究

超导状态下用约瑟夫森结构成的微波单光子探测电路测量量子系统状态,定量分析并探讨约瑟夫森结的量子特征,作为一种新兴的固态量子位状态测量系统,对未来的量子信息理论与量子位的研究有着显著的帮助.     

三维热传导方程的修正局部C-N方法

对三维热传导方程的经典Crank-Nicolson格式运用指数函数的Trotter Product公式进行修正和改进,推出一种求解三维热传导方程的修正局部Crank-Nicolson方法,该方法具有计算量小和精度高的优点.证明了修正局部Crank-Nicolson格式的无条件稳定性和收敛性,最后用数值实验验证了该方法的准确性和有效性.     

一类具两斑块效应的 SIS 传染病模型的稳定性分析

基于人口迁移和非线性传染率的传染病模型研究具有重要的现实意义。首先考虑一类传染病的非线性传染率和人口迁移的斑块效应,建立一个基于两个斑块间具有对称迁移和非线性传染率为βSI/ (1+S+I)的SIS传染病模型。然后利用基本再生数R0和线性化系统的特征值分析方法,获得具有斑块效应的无病平衡点和地方病平衡点的稳定性阈值条件,即在R0<1时,无病平衡点是局部渐近稳定的;当R0>1时,地方病平衡点是局部渐近稳定的。最后,给出例子及其数值仿真说明所得结论的有效性。
     

通过添加水溶性材料提高Ni(OH)_2超级电容器的比电容

采用水热法将聚丙烯酰胺(PAM)和十六烷基三甲基溴化铵(CTMAB)作为软性模板合成样品Ni(OH)2-PAM,Ni(OH)2-CTMAB和Ni(OH)2.在PAM和CTMAB的作用下,合成出来的样品有了更多的介孔,并且展现出了较宽的尺寸分布.通过扫描电镜(SEM)可以观察到不同的形貌.Ni(OH)2-PAM和Ni(OH)2-CTMAB基电极在1 A/g的放电密度下的比电容分别是1200 F/g和757 F/g,这大大地高于没加水溶性材料合成的Ni(OH)2样品基的电极的比电容,只有113 F/g.因此,适当的添加一些水溶性材料能够提高电极材料的电化学性能.     

财会类竞赛驱动的优秀创新人才培养机制研究

在财会类竞赛推广的大背景下,基于财会专业优秀创新人才培养模式的研究,提出以CDIO工程教育教学理念为指导,设定培养更加符合社会需求实践性人才的培养目标,通过以"创建优秀教师队伍"、"理论与实践相结合,拓宽学生竞赛能力发挥的平台"、"以竞赛引领财会专业课程内容和教学方法改革,强化技能教学创新"为主要途径的人才培养机制.对财会专业师资队伍组成、教师教学与综合能力要求、教学设施与实习基地建设、专业发展规划与建设目标等进行详细论述.     

基于全局距离的自适应LLE方法研究及其应用

人体行为识别是人工智能与模式识别领域一个重要的研究方向,具有极广泛的应用前景.近年来应用局部线性嵌入的流行学习方法 LLE进行人体行为识别成为研究热点.但是传统LLE要求采集密集样本点,且要求样本点分布平滑均匀,而人体运动样本数据往往分布稀疏,无法满足LLE对样本点的要求.本文提出的基于全局距离的自适应LLE采用具有全局因子的距离计算方法确定近邻,缩短分布稀疏的样本点的相对距离,使样本点变得紧凑.同时加入全局因子可以使分布距离差异较大,分布不均匀的样本点重新布局,整体变得平滑均匀,有效克服了传统LLE的缺点.另外,该方法改进了传统LLE确定嵌入维度的过程.通过计算输入空间样本欧氏距离与嵌入空间样本欧氏距离的残差来评估嵌入维度,自适应确定人体动作流形的本质维度.改进后的方法应用于光学动作捕捉数据实现人体行为识别,比传统LLE提高了计算性能,并获得了更高的人体行为识别率.