基于Retinex的亮度-梯度协同引导色调映射算法

针对梯度域色调映射方法在图像主观显示性能方面存在的不足,利用人类视觉系统的感知能力和梯度域方法,提出一种基于Retinex理论的亮度-梯度协同引导色调映射算法.首先,提出作用域感知的自适应归一化方法,针对不同作用域算法构造归一化映射;然后,引入Retinex亮度引导项对背景亮度进行估计,并基于梯度引导项对图像进行动态范围压缩;最后,将亮度、梯度引导项联合进行统一建模,用指数平均局部方差权重抑制光晕.实验结果表明,该算法在动态范围压缩的同时抑制了过饱和与伪影现象,具有良好的视觉效果和鲁棒性.     

平面区域上的极值问题

文章把双曲黎曼曲面上关于极值拟共形映射的一些结果推广到了平面区域Ω=C^-E上,其中E<^C为闭集,0,1,∞∈E。     

与混合变分不等式有关的不动点映射和正规映射的单调性

在某种条件下,证明了与混合变分不等式有关的不动点映射和正规映射的单调性及强单调性,也证明了带有扰动的不动点映射和正规映射的强单调性,所得结论推广了已有的一些结果.     

拓扑空间内的广义R-KKM型定理及其应用

在没有任何凸性结构的非紧拓扑空间内对具有(转移)紧闭值的广义R-KKM映射建立了某些新的广义R-KKM型定理.作为应用,在拓扑空间内得到了某些极小极大不等式,鞍点定理和具有下和上界的平衡问题的平衡存在性定理.这些定理推广了最近文献中某些已知结果.     

基于Web XML到Xindice数据库的通信新方法

XML与数据库的通信问题是XML研究领域中的一个重要问题。在总结多种映射方法的基础上,提出了一种方法将多个相似的XML文档进行解析。根据映射关系,生成统一模式,并分析归纳出一个集成的模式,然后创建一个数据库,提取并存储XML文档数据到数据库。它主要解决了XML文档与数据库通信问题,并通过实例论述了实现步骤及相关的关键技术,其最大的特点就是不用考虑文档的模式信息（DTD,XML Schema）。     

特征映射器的研究

CAD/CAPP集成技术是实现CIMS和CE的核心技术,目前还没有真正系统化、实用化的CAD/CAPP集成系统。运用特征映射技术和基于特征的设计技术来实现从设计域到制造域的信息转换和共享,从而建立CAD/CAPP之间的智能接口,在一定程度上实现CAD/CAPP的集成。     

基于核矩阵优化方法的本体算法

本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度。用核矩阵表示本体图中每一对顶点的相似度,根据相邻顶点相似度大、不相邻顶点相似度小的特征,结合转换函数的光滑性得到核矩阵优化模型,求解模型得到最优核矩阵。将此方法分别应用于生物GO本体和数学学科本体,通过实验表明新本体相似度计算和本体映射算法有较高的效率。     

考虑围岩和衬砌保角映射差异的深埋非圆形隧道力学解析

非圆形隧道围岩和衬砌区域的保角映射函数不同,接触面边界上不同区域的同一点位在映射后的位置差异较大。因此,在求解非圆形隧道的力学解析表达式时,有必要考虑该映射差异。首先,引入基于边界积分的保角映射理论,编制了以多段圆弧为边界的有限双连通域和无限双连通域的保角映射程序;其次,考虑到围岩和衬砌保角映射差异,提出多点逼近的应力函数求解方法,并采用LSQR算法计算应力函数系数的最小二乘解,以满足隧道临空面边界和接触面边界上位移和应力条件;最后,通过多心圆隧道的算例,开展验证和分析。研究结果表明：所求围岩和衬砌保角映射函数具有良好的保角性和保圆性;随着应力函数项数增加,在边界上的应力误差和位移误差显著降低;当侧压力系数为0.50时,多心圆隧道洞周收敛变形的差异显著,拱顶和拱底变形远高于拱脚位置的变形,在衬砌拱脚位置所受围岩压力和切向力最大,并出现显著的应力集中现象;衬砌内外边界上应力和位移的解析解与数值解十分接近,验证了本文所提力学解析方法的正确性。     

VP型宽频带倾斜仪故障信号的BBA-SOM智能诊断

针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明：CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。