基于L1范数的总变分正则化超分辨率图像重建

设计了一种基于L1范数的总变分正则化超分辨率图像序列重建算法.采用L1范数对重建图像保真度进行约束,利用总变分正则化克服重建问题的病态性,有效地保持了图像的边缘并且提高了运算速度;运用设计的算法对模拟的低分辨率图像序列进行重建,分别从主观效果和客观衡量指标两方面与基于L2范数的总变分正则化的超分辨率重建结果进行比较,实验结果表明该算法在保持图像边缘的同时,提高了超分辨率重建算法的运算速度.     

L1范数法诊断线性电阻电路故障的神经网络法

研究了Ｌ１范数法诊断线性电阻电路故障的视神经网络方法。基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理导出了相应的神经网络电路结构，该法具有在线计算量少、故障诊断速度快等特点。计算机模拟结果表明，本文所提方法是可行的。     

基于L2范数的局部保持投影算法

针对传统局部保持投影算法对外点敏感的问题,提出了一种基于L2范数的局部保持投影算法。该算法通过采用L2范数定义目标函数并重新定义了权值矩阵,多次迭代计算投影矩阵得到局部最小值,直至达到收敛条件,进而获得最终的最优投影矩阵;通过利用最优投影矩阵将原始数据投影到最优的投影子空间,降低高维数据维度,同时能够保持原有数据特征。合成数据实验结果表明,与传统局部保持投影算法相比,所提基于L2范数的局部保持投影算法能够有效地降低数据维度,改善了算法对外点的敏感问题,提高了算法的鲁棒性。人脸识别实验结果表明,该算法能够取得较高且较为稳定的人脸识别率,人脸识别率可达80%。     

基于L1-范数的v-双子限定支持向量机

【目的】针对二分类问题,构造了一种新的基于L_1-范数的v-双子限定支持向量机(L_1-vTBSVM)。【方法】类似于v-双子限定支持向量机(v-TBSVM),L_1-vTBSVM确定两个非平行超平面,使得它们更接近于各自的类,并且与另一个类至少有ρ的距离。在L_1-vTBSVM中,由于用L_1-范数替代了L_2-范数,则相较于v-TBSVM,所提模型产生了不同的对偶问题。【结果】在求解对偶问题时避免了昂贵的矩阵逆运算,更重要的是,L_1-vTBSVM可以抑制离群值的负面影响,从而提高模型的鲁棒性。因此,改进的模型在处理大规模问题时更有效,且具有更好的泛化能力。【结论】在6个基准数据集上进行了数值实验,验证了该算法在线性、非线性和加入噪声情况下的有效性。     

基于L1范数的贝叶斯超分辨率重建技术在DR图像中的应用研究

超分辨率重建技术作为一种不需要硬件参与的提高图像空间分辨率的方法,已经发展成为图像处理领域的一个重要的研究方向。为提高现有DR(digital radiography)图像的分辨率,通过平板探测器(flat panel detector,FPD)获取低分辨率图像序列,在建立贝叶斯模型框架下,采用一种基于纵向和横向的图像像素一阶差分的L1范数重建高分辨率图像及其参数估计。研究结果表明,该方法能有效提高DR图像的分辨率,具有良好的应用价值。     

基于点对点通讯的 L2 网与管理网的互连

用西门子５４１２驱动程序、ＤＤＥＳＴＦ,研华Ｇｅｎｉｅ软件,Ｎｏｖｅｌ网的ＩＰＸ协议,实现了Ｌ２网站与管理网站之间互联。阐述了网络输出和网络输入模块的功能。基于这种方法的合钢３＃高炉网络系统运行稳定可靠。这种方法对于其它网络系统互联问题有借鉴意义。     

自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法

提出了一种自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法.相比传统的L1范数正则化与L2范数正则化,新方法有效消除了阶梯效应,同时较好的保持了图像边缘信息.为了提高计算效率,将Split Bregman算法框架应用到提出的模型中,有效的提升了收敛速率并减少了计算时间.实验结果与分析验证了L1-L2范数正则化模型在图像去噪效果与计算效率的有效性.     

基于L1范数的加权几何平均组合预测模型的性质

提出了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新概念;指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测, 探讨简单等权平均组合预测方法为最优性组合预测方法和优性组合预测存在的充分条件;论证预测冗余信息的可能存在性并给出冗余预测方法出现的一个判定定理.最后进行了实例分析,结果表明该方法是一种有效的组合预测方法.     

基于L1范数和现代内点理论的电力系统潮流计算

利用L1范数把电力系统潮流方程的求解转化为对一个新的非线性规划模型L1LF的求解.在基于原问题的扰动Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件基础上,导出了求解L1LF模型的内点算法公式.仿真结果显示,L1LF模型结构简洁、直观,编程应用方便.新算法计算结果正确,收敛性好.和常规潮流算法相比,新模型和新算法有效解决了病态系统潮流计算发散的问题,为给定条件下的潮流问题是否有解提供了一个新的判断途径.     

一种基于L1范数最小化的全局运动估计算法

视频内容的分析与理解往往基于对视频中目标对象的空间、运动特征进行感知.然而,在实际拍摄的视频中,目标对象的真实运动轨迹往往受到同时存在的相机全局运动影响.这种由相机自运动带来的全局运动在当前流行的自媒体视频中十分普遍.为了消除全局运动对视频中对象的真实运动轨迹的影响,提出了一种基于L1范数最小化的全局运动参数估计算法,并在此基础上实现了视频的全局运动补偿,得到了前景对象的真实运动轨迹.实验结果表明该算法能准确有效地去除全局运动的影响并准确恢复出运动对象的真实运动轨迹.     

求解绝对极小拟合问题的神经网络方法

提出了一个解绝对极小拟合问题的神经网络，并证明它的全局收敛性，该网络的优点是没有选择惩罚参数的困难，稳态解对应最优解，及网络电路中不含变量间的模拟乘法器。     

关于L1空间最佳n—凸逼近的特征定理

函数g∶(0,1)→尺被称为n-凸的是指它的n阶差商对(0,1)上任一点组x_o,…,x_n恒非负。本文给出了L_1 空间最佳n-凸逼近的特征性质。     

求线性方程组极小l1范数解的一种算法

陈中文研究中关于求线性方程组极小l1范数解问题有着较为广泛的应用。本文研究了该问题的最优性条件，给出最优解的充分必要条件。进一步研究了该问题最优解的一种表现形式，提出一个单纯形方法的算法，该算法解决了退化问题，且收敛速度较快，同时给出确定初始基的方法。     

矩阵方程组[A1XB1,A2XB2]=[C,D]的最小二乘解

一类复合线性系统的数学模型归结为求解线性矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]，但该方程组在一般情况下未必相容，因此研究其最小二乘解与研究其相容条件下的准确解同样具有重要意义，利用矩阵对的广义奇异值分解及Frobenius范数正交矩阵乘积不变性，给出了实矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]的最小二乘解的求法及其解的表达式。     

最小范数在秩亏自由网平差中的应用

为了比较经典自由网平差与秩亏自由网平差解法的特点,本文在分析秩亏自由网平差方法的基础上应用最小二乘法和最小范数法对同一水准网进行了解算,结果表明最小二乘解不唯一,权逆阵也不唯一,但改正数唯一;最小范数解与最小二乘解的改正数相同且结果唯一。     

基于GPON的校园网方案设计

本文对学院现状需求进行分析,通过技术对比分析选取合适的技术,在研究GPON技术原理及其组网方式基础上,结合学院实际,设计了基于GPON的校园网方案,对学院接入网的升级改造具有一定的参考价值。     

Bi1/2Na1/2TiO3-BaTiO3系无铅压电陶瓷制备工艺的优化及其结构分析

借助正交试验设计，通过对无铅压电陶瓷压电、介电性能的测试，研究了BaTiO3含量、预烧温度、烧结温度及保温时间对（1-x）（Bi1／2Na1／2）TiO3-xBaTiO3（简写为BNBT-100x）陶瓷性能的影响。研究结果表明制备BNBT系陶瓷的最优化工艺条件为：BaTiO3摩尔分数x=0．06、预烧温度850℃、烧结温度1130℃、保温时间2h。通过XRD分析了BNBT系压电陶瓷的晶体结构类型、晶胞参数及晶格畸变随着BaTiO3摩尔分数的变化，确定了该体系的三方-四方的准同型相界在x=0．06～0.08之间。     

LiNi_(1/3)Co_(1/3)Mn_(1/3)O_2的低热固相合成与性能

采用低热固相反应法制备锂离子电池层状正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2,考察制坯、回火温度和回火时间对合成产物电化学性能的影响。用X射线衍射分析(XRD)和电化学性能测试,对LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2进行分析。结果表明:预烧后需要制坯,最佳回火温度为600℃,最佳回火时间为2 h;最佳工艺条件下制备的样品首次放电比容量为150.3 mAh.g-1,30次循环后仍大于130 mAh.g-1。