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131.
多梯度流域变换算法与传统算法比较 总被引:1,自引:0,他引:1
流域变换是图像分割的有力工具,流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法,分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像,结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性,第一种算法更适合于交叠区域不是很多,但质地不必十分均匀的图像;第二种则更适合于交叠区域较多,质地较均匀的图像。 相似文献
132.
姚喜妍 《西南师范大学学报(自然科学版)》2004,29(6):899-902
研究了Hilbert空间H上正则射影对的性质和结构,证明了两个正交射影P1,P2是可交换的(i.e.,P1P2= P2P1)两个等价刻画:(a)对某些p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i)=P(q;j)成立;(b)对每一个p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i) =P(q;j)成立. 相似文献
133.
针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 . 相似文献
134.
上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 . 相似文献
135.
在略掉无条件基的情形下,以构造的方式,研究了l^1上单边(加权)后移位算子并推广了Salas的一个结果,使得它们在适当的条件下可构成非游荡算子;同时,从微分动力学中拓扑共轭的角度出发,证明了当Banach空间序列{Xn}≥1在Kato意义下逼近Banach空间X时,空间序列上的有界线性算子Tn,T的非游荡性在一定的条件可以相互保持,并得到几个相应的结果;进而为非游荡算子扰动问题的研究提供了一条思路. 相似文献
136.
国企经营者股权激励机制的制度背景分析 总被引:1,自引:0,他引:1
从国有企业经营者股权激励机制改革的制度背景方面入手,分析和阐述了近年来我国在股权激励方面的政策与措施变化,并结合当前形势的发展,论述了健全和完善国企经营者激励机制的必要性。 相似文献
137.
IntroductionTheappraisementofenterprisehumanresourcehaspositiveinfluenceonenterpriseandstaff.Throughtheappraisement,anenterprisecanmakegooduseofitsstaff.Meanwhile,thestaffcanfindthepositionfitforhim.Nevertheless,thereisagreatamountoflinguisticinformationintheappraisementofenterprisehumanresource,whichbringsmanydifficultiesforappraisement.Ifthelinguisticvalueinthecourseofappraisementisnotprocessedproperly,thereasonabilityandusefulnessofappraisementresultwillbelargelyreduced.Whatevernumericalap… 相似文献
138.
设U^m是n维复空间C^n中的单位多圆柱,φ=(φ1……φn,‰)是U^m到自身的一个全纯映射,讨论了复合算子Gφ在Lipschitz空间Lipa(U^m)上的紧性,完善了文[1]的结果. 相似文献
139.
遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法,是解决NP难问题的一种行之有效的方法.但是,序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉,必须使用PMX,CX和OX等特殊的交叉算子,这些算子实施起来都很麻烦且效率不高.针对这一问题,采用单亲遗传算法,取消交叉操作,强化变异作用.这样既简化了遗传操作,又克服了早熟现象.较成功的解决了影片递送问题,文中的算例表明,该算法是实际有效的. 相似文献
140.
研究了一类具有对数函数系数的常微分算子,使用酉变换和不等式估计给出了本质谱分布的范围和本质谱为空集时系数应满足的条件,通过与常系数微分算子及Euler微分算子的比较,分析了系数的变化对本质谱的影响. 相似文献