基于KPCA及最佳鉴别独立分量的人脸识别方法

首先分析了独立分量分析(ICA)在人脸识别应用中存在的一些问题,然后从3个方面对基于独立分量分析的人脸识别方法进行了改进:首先利用KPCA将人脸映射到特征空间,在特征空间进行ICA得到相对于原样本的非线性独立分量,从而得到一种非线性独立分量分析的方法;其次,定义了Fisher鉴别信息作为选取最佳鉴别独立分量的准则;最后,提出了一种用最佳独立分量表示待识别人脸图像的方法,克服了用直接投影得到的特征不准确的问题.基于ORL人脸数据库的实验表明,利用此改进的非线性最佳鉴别ICA方法,可以得到优于FLDA方法的识别性能,且在特征数较少时仍能得到较好的识别稳定性.     

语音信号的主分量特征

利用曲线拟合与主分量神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化符合人耳听觉特点和语音识别新特征。与其他神经网络识别特相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单,存储容量小,便于实时实现的特点。     

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器

应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得,它只需并行计算一系列标量权重.可改善各局部估计的精度和减小计算负担.推得了随机奇异系统任两个局部估计之间的滤波误差互协方差阵.仿真例子验证了其有效性.     

砝码分量校准及不确定度评定

本文对砝码进行分量量值传递结果的过程进行了简述,着重介绍了测量结果的不确定度评定模式和方法。     

骆驼蓬属主分量及模糊聚类分析

应用主分量和模糊聚类方法对国产骆驼蓬属进行了分类,验证其经典分类结果,并揭示其主要性状之间的内在联系及各性状所占有信息比例     

su（3）的多分量相干态表示

给出了李代数ｓｕ（３）的多分量相干态表示，得到了密度算符在这多分量相干态下的表达式和ｓｕ（３）的非齐次微分实现，讨论了它的压缩性质。     

积分非完整可控力学系统运动方程的单分量法

给出了积分非完整可控力学系统学方程的单分量法，并给出应用实例。     

一个新的多分量的可积方程族

文章通过构造loop代数GM,建立新的等谱问题,并选取带有偏导数V,利用屠规彰格式得到一个新的多分量的可积方程族.     

基于压电效应的三分量动态天平的研制

受桥梁模型空间限制和载荷测量需求,本文研制了一种基于横向压电效应的五梁式三分量动态天平,运用ANSYS有限元软件对天平进行了结构分析计算,并通过自制的校准设备进行了准静态校准。经过有限元分析数据与准静态校准所得数据对比,天平设计能够满足小量程、小体积的设计要求,且具有较高的测量灵敏度,可实现对1g力的准确测量,填补了国内在本领域中的研究空白。     

独立分量分析在高光谱遥感图像处理中的应用综述

独立分量分析是二十世纪九十年代兴起的一种高效信号处理方法.它在不知道源信号和混合矩阵的情况下,仅利用混合信号就能实现源信号分离,因此在信号处理等领域得到了广泛应用.阐述了独立分量分析理论在高光谱遥感图像中的应用,对研究中现存的难点问题进行了探讨,并对其研究前景进行了展望.     

基于峭度的FastICA改进算法

独立分量分析(ICA)是信号处理技术的新发展,而FastICA 是独立分量的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注,但存在步长μ选取不当可能导致算法收敛速度减慢甚至不收敛的问题,本文提出了一种改进的优化学习算法,在牛顿迭代方向上增加精确线性搜索,从而使得算法的收敛性不依赖于μ的人为选择.将改进的FastICA算法应用到语音信号处理中,结果表明该方法迭代次数大大少于FastICA算法,具有收敛速度快的特点.     

关于Riemann—Christoffel曲率张量独立的不恒为零分量指标序组的确定法

<正> 在N维Riemann空间中,Riemann—Christoffel曲率张量(以下简称R—C张量)仅协变分量就有N~4个,如果考虑逆变与混合张量总共就有16N~4个。理论上已经证明,由于分量之间的相关和对称性(对称性也是一种相关),再去掉恒为零的分量,剩下的独立的不恒为零分量还有N~2(N~2—1)/12个,下面列一个表     

关于谐振腔中的几个问题

论述了具有理想导体壁的谐振腔中各不同谐振频率的电磁场分量所满足的方程和边值条件，以及总能量与各不同频率的分量场的场能间的关系。结果表明：不同频率的谐分场间的互作用能对总场能没有贡献，总场能等于不同频率的场单独存在时的场能之和；且电场与磁场间有π/2的位相差，其场能的时间平均值相等。     

基于FastICA的电流传感器相位差测量方法

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法. 该方法引入独立分量分析（independent component analysis,ICA）对电流传感器的输出信号进行分离. 给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA 的数学模型. 针对FastICA 算法每次分离结果误差不同的局限性,用一个关于混合矩阵的评价函数选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果. 实验结果显示：对于信噪比为10.9 dB 的信号,评价函数能使相位测量误差小于0.06± 的样本接受率从51.4% 提高到81%.     

简单二人零和博弈的一种图解法

利用等分量线及支付凸多边形这两个基本概念,以图解方式确定简单二人零和博弈（2×n或m×2）的纳什均衡．这一方法与通常的图解法是互补的,可率先确定持有多个纯策略的局中人的均衡策略．     

算符按slq（30）多分量q相干态的展开

给出了任意量子力学算符按ｓｌｑ（３）的多分量ｑ相干态的展开，得到了量子光学中的重要公式，并讨论了相空间分布。     

两点张量的一种新抽象记法

提出了两点张量的一种新抽象记法，它是献[1]的两点张量抽象符号法的推广，由于该记法不但可以区别张量的基矢量是属于参考构形的还是属于现时构形的，而且还可以区别其基矢量是协变基矢量还是逆变基矢量，因而可以从张量的抽象记法表达式直接写出其分量记法表达式，使得这一记法可以兼有张量抽象记法和分量记法的优点，这一记法在非线性连续介质力学中有着重要应用。     

音乐认知脑电信号处理方法研究

人脑对音乐的欣赏和创作过程涵盖了几乎所有的认知过程,包括了知觉、注意、学习、记忆、情绪等,对音乐认知的研究成为认知研究的理想切入点,受到越来越多研究者的关注.对当前独立分量分析(ICA)和聚类方法的有效性和不足进行了分析,提出了将小波包、ICA与聚类相结合的方法用于音乐认知研究的新思路.     

量子 Monte Carlo处理激发态

提出了用于电子激发态的剩余函数变分量子MonteCarlo(SFVMC)方法,导出了用于激发态的SFVMC方法的详细计算公式,并用该方法计算了CH2分子的X^3B1态、1^1A1态和2^1A1态的能量值,计算结果表明;对于CH2分子的这3个态,SFVMC方法只需要迭代到3级能量值即可达到FCI方法的精度。SFVMC方法的4级能量值和5级能量值其相关能百分率可分别达到80%和90%以上。     

双分量区间删失下Weibull分布参数最大似然估计的渐近性质

针对一类双分量区间删失模型，讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数最大似然估计的可识性，证明了该估计具有强相合性及渐近正态性。