面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

基于Log-Gabor滤波和LBP算子的光照不变人脸识别方法

提出了一种基于Log-Gabor滤波和局部二值模式(local binary patterns,LBP)算子的光照不变人脸识别方法.该方法首先对人脸图像进行对数变换预处理,有效改善剧烈光照变化对人脸图像的不利影响.然后采用Log-Gabor滤波器与图像进行卷积,得到不同尺度和不同方向下的人脸Log-Gabor特征图像.在此基础上,再使用LBP算子对Log-Gabor图像进行描述,最后将所有的Log-Gabor图像的LBP特征进行简单连接,作为人脸的特征向量.将所提出的方法在YaleB数据库上进行实验,实验结果表明该方法能够有效提高复杂光照条件下的人脸识别率.     

可换环上全矩阵代数的若当导子和局部若当导子(英文)

令R表示含单位元1的可换环,2是R的可逆元,Mn(R)表示由R上所有n×n阶阵形成的代数.证明了Mn(R)的每一个若当导子是内导子,每一个局部若当导子是内导子.作为应用,证明了Mn(R)的每一个局部导子是内导子.     

小型数据中心气流组织及能耗优化

数据中心空调系统的首要任务是保证服务器的安全可靠运行.为了达到这个目标,很多数据中心的空调系统在欠负荷下运行,造成能源的浪费.这主要是因为气流组织的不合理造成局部区域报警从而启动了多余的制冷设备.为了节省能源和研究合理的气流组织,以一个存在上述问题的小型数据中心为例进行了研究.首先用数值分析的方法建立了数学模型,然后用实测数据提供了模拟中需要的边界条件,模拟得到其速度场和温度场情况,再用实测数据验证了模型模拟结果,然后根据实测和模拟结果用评价参数评价其能耗水平,最后提出改造方案.结果表明,在热扩散不好的区域增加智能风扇系统有效地改善了气流组织的情况,与一般的通风系统相比,这种系统每年可以降低38%的能耗.     

Gabriel单子与模范畴的局部化

通过定义Gabriel单子来刻画模范畴的商范畴与局部化范畴,证明了Gabriel单子诱导的像和余像是等价的;其像为模范畴的局部化范畴,该局部化范畴等价于Gabriel单子确定的Kleisli范畴;其余像为模范畴的商范畴,该商范畴等价于Eilengerg-Moore范畴。     

生物打印,“克隆”一个你

正全世界每天约有18个人因找不到合适的器官移植而死亡。未来,这种局面有望改善,人们或许可以通过3D打印获得移植器官近年来,3D打印技术毫无疑问已成为科技热词。而对医疗界而言,这更像是一个前所未有的造物新纪元,它预示着一场医学新革命或将来临。从仿真医疗模型、生物医疗器械,到更具个性化的移植组织或气管、更具潜力的生物高分子材料,都将聚拢于3D打印麾下。     

二维局部Z2-系统与不可定向闭曲面

用多面体构造流形(代数簇)是环簇理论中的一个经典技巧.通过局部Z_2-系统我们可以将这种构造推广到实流形上.在本文中,作者给出了这类流形的欧拉数的计算公式,并证明了所有的不可定向闭曲面都可以由二维局部Z_2-系统来实现.     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于WordNet语义知识库的英语学习者作文局部连贯自动评价

首先从中国学生英语口笔语语料库中随机抽取80篇同题作文作为研究语料,利用WordNet语义知识库,从中提取与学习者作文局部连贯相关的预测因子;然后,将其与学习者作文局部连贯人工评分相比,通过多元线性回归分析的方法创建作文局部连贯自动评价模型.性能试验结果显示,学生作文语篇局部连贯人工评分与局部连贯评价模型预测值之间的线性关系较强;与同类模型相比,预测结果更为可靠.     

正则图点可区别全色数的一个上界

图G的一个正常全染色被称作点可区别全染色,如果G中任意两个点的色集合不同,其中每个点的色集合包含该点及其关联边的色.应用概率的方法得到了n个点的k-正则图G的一个点可区别全色数的较小上界.