基于时空建模的动态图卷积神经网络

为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力,提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN),将动态图上的表示学习建模为时间和空间信息的聚合.该模型将从图卷积神经网络(GCN)的空间卷积提取图上的结构信息与从时间卷积神经网络(TCN)的因果卷积提取时序上的历史信息相结合,同时在空间卷积层...     

在实表象中含时Hamilton量解的不变量

通过实表象的运动方程的确切解,得到了在静磁场中的含时一维、二维Hamilton谐振子的Lewis-Riesenfeld不变量。数学上,这个正交的不变量函数是一个各向同性的二维Hamilton谐振子的角动量。根据得出的不变量,通过一个简单的试探函数方法仍然可以简单推导出在静磁场中柱坐标下的二维含时Hamilton谐振子的波函数,并且通过在直角坐标下二维含时Hamilton谐振子的波函数表示成为叠加态的形式。     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

海岸带多源数据三维无缝拼接技术

为解决多源海陆数据中基准不一致、数据模型及格式不统一、同一地物表达上的差异等问题,设计了海陆数据的无缝拼接方案.利用坐标转换和垂直基准差拟合解决空间基准的不一致性,建立统一海部水深离散点和陆部等高线的多源数据无缝数字高程模型(DEM),基于点删除的不规则三角网(TIN)简化算法可实现海岸带模型的多尺度表达.实例分析表明,该方案可实现多源海陆数据的三维无缝拼接和多尺度表达.     

基于案例推理的知识管理咨询系统

在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。     

基于目标背景加权的核跟踪

在核跟踪(Mean Shift跟踪)算法中,目标的表示方法对跟踪性能有很重要的影响.传统的核跟踪算法只是通过计算目标模型和候选目标模型,对目标进行跟踪,没有消除背景的影响,特别是目标与背景相近的情况.对此,提出了一种目标背景加权的核跟踪算法,该算法是在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,并且在目标的表示中采用颜色纹理联合直方图.为了验证跟踪的可靠性,利用跟踪位置与目标位置之间偏移量的均值和方差进行衡量.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,该算法在目标的表示和跟踪性能上有很大的提高.     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

Big data analysis of the human brain’s functional interactions based on fMRI

The human brain is a huge, complex system generating brain activity. The exploration of human brain function using functional magnetic resonance imaging （fMRI） is a promising method to understand brain activity. However, the complexity of the big data generated by fMRI facilitates the analysis of various levels of human brain activity, such as the distribution of neural represen- tations, the interaction between different regions, and the dynamic interaction over time. These different levels can depict distinct prospects of the human brain activity, and considerable progress has been achieved. In the future, more big data analysis methods combining advances in computer science, including larger-scale computing, machine learning, and graph theory, will promote the understanding of the human brain.     

Genocchi多项式的傅立叶展开和积分表示

利用Lipschitz求和公式,通过分析的方法和级数变换技巧,得到了Genocchi多项式的傅立叶展开式,并由此得到了它的积分表示,我们也给出了Genocchi多项式的一些新的应用和有趣的结果。     

几何构形对量子自旋系统临界性质的影响

将离散路径积分表示(DPIR)下的有效场重整化群(EFRG)技巧推广应用于平面三角晶格上量子自旋横向Ising模型的相变研究,在这个方法中,注意区分了两种具有相同配位数而不同几何构形的晶体,并且考虑了起伏的影响,在二阶累积量近似下,得到了接近于精确解的临界值。