发汗控制方程差分解法的并行化

本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.     

具有广义分解的态射幂的广义逆

研究了具有广义分解的态射幂的Moore-Penrose逆的存在条件及其表达式，给出群逆的表达式，并得到了态射幂的Moore-Penrose与群逆之间的关系，推广了具有泛分解的广义逆的相应的结果。     

基于NMF技术探寻早期AD基因表达调控网络

利用非负矩阵分解(NMF)技术,依据加强算法的稀疏性对患早期阿尔茨海默症(AD)样本的基因表达数据进行分析,提取对疾病早期诊断具有重要意义的显著基因,样本分类实验结果证明了算法的有效性.在此基础上,结合与炎症反应有重要关系的NF-κB等基因初步建立了与早期AD密切相关的基因表达调控网络结构图,为AD致病机理的探询、早期诊断与治疗等提供了有益的途径和方法.     

基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合算法

为了更好地保留源图像边缘信息、提高抗噪能力,提出一种基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合方法.运用SUSAN对像素点进行分类,根据分类结果构建加权矩阵,最后运用加权非负矩阵分解方法实现图像融合.实验证明,该方法能有效地保留边缘信息且抗噪性较好.     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

广义几何规划的一个改进的Newton算法

广义几何规划的目标函数的Hession矩阵有着特殊结构,利用这一特殊性,对广义几何规划提出了一个改进的Newton算法,证明了其收敛性,并且给出了相应的数值例子。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

求解稠密线性方程组的并行算法研究

基于对稠密线性方程组系数矩阵的一种新的分解方法,给出了分解与求解过程的并行算法,并分析了利用Ｐ台处理机并行运算时的加速比     

非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法

非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.