基于MapX的分层路网拓扑结构的构建方法

最优路径规划是车载导航系统最主要的功能之一,而实现这一功能的关键在于构建道路网络的拓扑结构.针对这一问题,首先利用MapInfo对道路网络进行分层处理,添加道路的等级、方向等与导航密切相关的属性信息;再通过MapX控件及其基本分析函数,在Visual C++6.0平台上完成道路网络的预处理;最后按层次提取道路的交叉口、路段的拓扑信息和属性信息,并自动存储于Access数据库中,以便供最优路径规划计算所用.实验结果表明,经过分层抽象处理之后,重建的高层路网数据规模骤减,这为路径规划的实时性提供了良好的基础.     

一种基于神经架构搜索的图像高效超分辨率重建算法

针对超分辨率重建图像质量与计算成本难以平衡这一问题,提出了一种基于神经架构搜索的高效超分辨率重建算法——NASESR.首先,采用全局残差学习,将搜索的部分限定在网络的非线性映射部分;其次在该部分加入了下采样结构用于减小特征图尺寸,降低计算成本;第三,建立轻量级的搜索空间和联合奖励用于搜索最优网络结构;第四,将搜索分为宏...     

高分辨雷达-维距离像稀疏表示技术

高分辨雷达回波信号处理和特征提取技术受到广泛的关注.针对雷达目标几何绕射参数化模型,采用稀疏成份分析方法研究了高分辨距离像的超分辨重构和特征提取问题,分析了正则化函数的指标参数对信号重构性能和计算复杂性的影响,在此基础上提出了一种具有稀疏表示能力的正则化函数,实现了目标散射中心的有效分离.数值结果也验证了该方法的合理性和有效性.     

基于滤波反投影的超短锥束CT扫描算法

分析了现有的一些超短扫描算法,提出一种基于滤波反投影(FBP)方法的超短扫描算法和实现这种算法的圆周分段联合的扫描方式.用该算法对感兴趣区域实施超短扫描所获取的数据可以进行精确的体积重建,并且对噪声不敏感.所提出的圆周分段联合的锥束投影扫描是一种把圆周轨道的半扫描和超短扫描进行合并的组合扫描方式,这种方式有助于提高病灶区域的空间分辨率和密度分辨率,并可降低病人所受X射线照射的剂量.     

古沙漠沙丘形态定量重建研究

古沙丘定量形态学研究可有效填补古沙漠内部沉积架构和时空演化模型定量数据约束的欠缺,为探究古沙漠沉积机制及对比标准提供新的研究思路,同时可对定量重建古风场等古气候、古地理研究提供重要支撑.本研究以古沙漠沙丘为研究对象,通过综述现代沙丘形态学参数体系及相互关系,"将今论古",在前人研究成果的基础上,结合古沙漠地层沉积特征,...     

一类混杂分红稀疏风险模型的期望折现罚金函数(英文)

考虑了一类混杂分红的稀疏风险模型.在该模型下得到了期望折现罚金函数所满足的积分方程,积分微分方程,以及递归公式.     

面向网格简化的STL拓扑信息快速重建算法

以STL模型为研究对象，针对网格简化要求的显式、完整拓扑关系，提出了一种快速构建拓扑信息的新算法．在优化选取拓扑信息构建顺序的基础上，一方面针对各种几何元素的特点选取有效的数据结构，在数据组织层次上保证顶点归并的效率和几何元素的检索效率；另一方面，充分利用顶点与其邻接点和邻接面的关系，将边归并的比较范围控制在顶点的邻域，并在全局遍历时选择数据规模最小的顶点．算法具备优良的时间效率性，提高了网格简化预处理的效率．     

模糊自适应算法的神经网络图像重建

在１２电极ＥＣＴ系统中，采用ＢＰ神经网络进行图像重建时以一定原则选取学习样本，并引入模糊自适应算法以加快训练的收敛速度，获得较满意的重建图像效果。     

基于流形学习和梯度约束的图像超分辨率重建

将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。