基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

有绝热放大的色散缓变光纤中孤子的有效压缩

提出了一种快速绝热压缩光孤子的新方法,即用色散缓变光纤和绝热放大两者组合压缩光孤子。利用变分法求解了光孤子在这种组合系统中传播所满足的非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程;在绝热情形下,获得了孤子脉宽演化的解析表达式,解析结果与数值模拟符合甚好。     

L—统计量的非一致性收敛速度

本文研究了高阶矩条件下L—统计量的非一致性收敛速度,得到了与独立和类似的收敛速度。     

一种新的高距离分辨率脉压技术的研究

在频率进步雷达高距离分辨技术的荐,为解决压缩经的限制提出了在子冲引入线性调频体制的新型雷达波形。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

夹层曲板在均匀轴向压缩下的稳定性

研究四边简支具有不等厚度表层的３层夹层曲板在均匀轴向压缩下的稳定性问题。方法采用广义变分原理和布勃诺夫－伽辽金法。     

波面极大值处水质点水平速度的统计分布

基于Ｌｏｎｇｕｅｔ－Ｈｉｇｇｉｎｓ提出的线性随机海浪模型,导出了波面极大值处水质点水平速度的统计分布,分布的形式类似于波面极大值的统计分布,其中引入了一个新的谱宽度参数εｕ为（１－ｍ＾２３／ｍ２ｍ４）＾１／２。当εｕ趋于零时,导出的分布函数为瑞利分布,当εｕ趋于１时,则为正态分布,在窄谱情形下εｕ趋于１／２ε其中ε为（１－ｍ＾２２／ｍ０ｍ４）＾１／２。为常用的谱宽度参量。     

广义洛仑兹变换和超光速运动（I）

本篇引入的新的广义洛仑兹变换允许作ｖ〉ｃ和ｖ≤ｃ的协变换,有更高的时空对称性。这种变换保留相对论（除ｖ〉ｃ某些断言外）绝大多数有用结论,还预言超光速特有的某些性质。