一种利用最小成本路径计算河流长度的方法

基于遥感影像上河流像元之间具有相似光谱这一特点,本文提出了一种利用最小成本路径标记河流并计算河流长度的方法.标记河流时,首先确定起始点和终点,规定相邻像元之间的近邻成本,以起始点和终点之间近邻成本的累积作为路径成本,通过寻找起始点与终点之间的最小路径成本和回溯链接矩阵确定2点之间的最小成本路径,按最小成本路径可以提取出起始点与终点之间的一条河流.对提取出的河流经过栅格向矢量转换以及平滑处理后,可以得到较高精度的河流长度.     

基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

无向树图的k点连通最小扩充

解决了以最少边集扩充一个任意无向树图为k点连通图这一优化问题,提出了一个计算复杂度为D(|V|~4)的算法。为进一步研究可靠网络的计算机辅助设计打下基础。     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

φ—混合序列下回归函数估计的相合性

本文在样本序列{(X_n,Y_n),n≥1}为φ-混合的,平稳的情形下讨论了回归函数m(x)的最近邻估计m_n(x)的L_p相合性和强相合性,并给出了它在非参数k_n-NN判别中的一个应用。     

Ces_p(E_1,E_2)的k一致凸性

文章讨论了Banach空间的k一致凸性在Ces_p(E_1,E_2)中的提升问题.     

含第三对称平均值比的一个不等式及其应用

借助于数学归纳法建立了含第三对称平均值比的一个不等式 ,并将此结果用于正定矩阵 ,获得了一个有趣的结果 .     

二阶微分包含的边值问题及其应用

在可分的Banach空间中,讨论了一类二阶微分包含的边值问题和一类反馈控制问题.结合不动点定理,对解的存在性和状态控制对的存在性分别给出了充分性条件.     

k阶伴随矩阵C*k(AB)的性质

对于给定的数域F上的n阶矩阵A,给出并证明了k阶子式阵Ck(AB)的伴随矩阵C*k(AB)的一个性质:C*k(AB)=C*k(B)C*k(A),从而使一般意义下的伴随矩阵的性质(AB)*=(B)*(A)*得到推广.