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.     

上半平面的Hardy空间到增长型空间和Bloch空间的加权复合算子

讨论了从上半平面的H ardy空间Hp(Π+)到增长型空间A∞(Π+)和B loch空间B∞(Π+)的加权复合算子的有界性,得到以下结论:(i)uCφ是空间Hp(Π+)到A∞(Π+)之间的有界算子的充要条件;(ii)uCφ是空间Hp(Π+)到B∞(Π+)之间的有界算子的充要条件.     

基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法

采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像.     

重庆双碑嘉陵江大桥桥区平面二维水流数值模拟

从平面二维水动力学方程组出发,根据有限元Galerkin加权余量法离散模型方程组,并利用Newton-Raph-son迭代法求解,成功地模拟了重庆双碑嘉陵江大桥桥区河道水流流场.经综合分析,得出大桥的建设对通航水流的影响很小.     

基于形状加权的三维模型特征提取算法

提出了一种基于形状加权的三维模型特征提取算法,同时考虑采样点与中心点间的距离,以及采样点所在三角面片面积大小,构建直方图获取特征描述符.该算法能够充分利用模型表面信息,提取步骤简单,时间消耗少.实验证明,利用本文算法得到的特征描述符进行检索,查全率和查准率都有明显提高.     

采用多分类器集成方法的带钢表面缺陷图像识别

现有带钢表面缺陷在线识别系统中单个分类器对部分缺陷识别率不高,并且对训练样本依赖性较大;针对这一问题,提出了一种基于并行多分类器集成技术的带钢缺陷图像识别方法.该方法选择LVQ神经网络、RBF神经网络和支持向量机作为基分类器,应用加权投票法对基分类器进行集成,从而实现基分类器能力互补.实验表明,采用多分类器集成的带钢表面缺陷图像识别方法可以更准确地对带钢常出现的边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹等缺陷进行识别,能够得到相当或优于任何单个分类器的分类精度,总体识别率达到96%以上.     

线性流形上次反对称矩阵的加权最小二乘解

利用矩阵的奇异值分解和矩阵对的广义奇异值分解,得到一类线性流形上次反对称矩阵在加权范数下的最小二乘解,导出解集合中与给定矩阵最佳逼近解的表达式.     

加权小世界网络上的演化少数者博弈模型

研究了加权小世界网络上的演化少数者博弈模型.在该模型中引入回报机制,当经纪人通过模仿获益后.模仿者必须向被模仿者支付一定的报酬.模拟发现在某报酬下系统方差达到最小,表明此时系统的表现较好,系统资源得到更好的利用.而且随着d值的减小,系统的方差增大.     

双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类）,从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．