扩展乘数法逼近问题

本文建立了扩展乘数法逼近的定量化定理;改进了徐利治与Хлодовский的一些结果。     

用Padé逼近构造高阶收敛的方程求根迭代公式

本文用[1/M]Pade逼近构造方程求解迭代公式,其收敛速度为M+2阶。此族公式包括著名的牛顿选代公式和Halley迭代公式。文中还给出了有效的算法。     

关于Meyer—Konig—Zeller算子

本文给出了Ｍｅｙｅｒ－Ｋｏｎｉｇ－Ｚｅｌｌｅｒ算子的一个新的逼近阶估计，推广了文〔１〕中的结果。     

用额尔米特插值多项式联合逼近函数及其导数

对基于扩充的混合型Ｊｑｃｏｂｉ节点的Ｈｅｒｍｉｔｅ插值多面式作为工具同时逼近函主其导数的问题作了讨论。     

胃癌AgNOR银染色的定量分析研究

应用银胶染色法和计算机图像分析技术,对48例胃粘膜活检标本的石蜡切片进行Ag-NOR形态、定量分析研究。结果表明其对于区别胃疾患的良恶性和判定胃癌的分化程度有重要意义。     

一种高阶有理H-F插值逼近算子(Ⅲ)

本文构造了一类有理Hermite-Fejer插值算子,并给出了该算子和逼近阶。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

|x|在扩展的Chebyshev结点的有理插值

研究|x|在扩展的Chebyshev结点的有理插值,得到逼近阶为O(1/(nln n)).通过数值计算发现相同逼近阶的误差与结点的密集度、结点所在曲线的凹凸性有关.