一种基于L_(1/2)正则约束的超分辨率重建算法

为了提高重建图像质量,减少处理时间,提出一种基于L_(1/2)正则约束的单帧图像超分辨率重建算法.该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为了有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用小波系数单支重构方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为了解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L_(1/2)范数代替L1范数构建超分辨率重建模型,并且采用一种快速求解的L_(1/2)正则化算法进行稀疏求解.实验结果表明:与现有算法相比较,该算法在重建图像主观和客观评价指标、算法运行速度等方面均更优.     

半群L_D(n,r)的极大正则子半群

设自然数n≥4,DOn是有限链[n]上的保反序奇异变换半群.对任意的r(1≤r≤n-1),记LD(n,r)={α∈DOn:|im(α)|≤r}为半群DOn的双边理想.通过对秩为r的幂等元和格林关系的分析,获得了半群LD(n,r)的极大正则子半群的完全分类.     

一类齐次完全集的拟对称极小性

研究齐次完全集的拟对称极小性.利用质量分布原理,证明了一类特殊的Hausdorff维数为1的齐次完全集是拟对称Hausdorff极小集.还证明了类似结论对packing维数也成立.     

几种SVM的优劣性比较

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.     

恰有2个内度的2维Torus网络的定向图

设G是一个简单图且D是G的一个定向图.若对D中任意顶点x,d-(x)=a或b,则称G是[a,b]可实现的.主要研究了2维Torus网络中[a,b]可实现的充要条件.设H=Torus(p,k)是一个2维Torus网络,其中p和k是2个不小于3且奇偶性相同的正整数.设0≤a,b≤4,则H是[a,b]可实现的当且仅当存在非负整数s和t使得s+t=kp且as+bt=2kp.     

自反巴拿赫空间中混合变分不等式的稳定性与Tikhonov正则化

在自反巴拿赫空间中介绍混合变分不等式的Tikhonov正则化并建立其相关理论.首先,建立Minty型混合变分不等式的解集非空有界的等价刻画.利用Minty型混合变分不等式解集非空有界的等价条件讨论映射与非线性项同时被扰动时,Minty型混合变分不等式的稳定性.基于此稳定性结果,研究Tikhonov正则化的Minty型混合变分不等式解集的特征与扰动分析.进而,获得Tikhonov正则化的广义混合变分不等式解集的特征与扰动分析.     

Hardy空间上的复对称C0-半群

本文研究了单位圆盘上Hardy空间中的强连续加权复合算子半群的C1-对称性,这里C1:=Au,v是由u,v诱导的共轭算子,其中u(z)=β,v(z)=αz,|β|=1,|α|=1,并且给出了C1-对称的强连续加权复合算子半群的具体形式.     

C-半群的紧性

引入了算子为 C-紧的定义及紧的 C-半群的概念 .讨论了紧的 C-半群的一些性质 ,并给出了 C-半群为紧的一个充要条件 .     

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.     

Spectral Properties and Positivity of Flows in Infinite Networks with Dynamic Boundary Control Nodes

In this paper we study transport processes on infinite networks with dynamic boundary control nodes. These flows can be modeled by operator semigroups on a suitable Banach space. Using functional analytical and graph theoretical methods, we investigate its spectral properties of the system and positivity of the semigroup under appropriate assumptions on the network.