关于近Kaehler流形可积的几个条件

利用Kirchberg中的方法及Hiroyasu Satoh的结论来研究近Kaehler流形的可积性,进而得到一些新的关于近Kaehler流形可积性的条件.     

丰富线丛极化下的射影流形的结构

设X是n维射影流形,L是X上的丰富线丛.г=u/v是L的nef值.如果X的第二Betti数为1,那么X是指数为u的Fano流形;如果u=n+1,那么X是Pn;如果u=n,那么X是Qn或一条光滑曲线上的Pn-1丛.     

Khler流形上的L~2调和形式

讨论具有权Poincaré不等式完备非紧的Khler流形,证明了当Ricci具有与权函数有关的下界时流形上的L2调和1-形式是退化的,从而推广了LAM对于完备非紧Khler流形所得的结果.     

局部共形的黎曼流形上的Schouten张量

在局部共形的黎曼流形的Schouten张量以及□算子的基础上,从一个代数学引理出发,得出了关于这个Schouten张量的新定理.     

Quaternionic K(a)hler流形上的消灭定理

研究完备非紧的Quaternionic K(a)hler流形且满足权Poincare'不等式.在权函数作为Ricci曲率下界时,给出了Quaternionic K(a)hler流形的消灭定理.推广了Lam在完备非紧的quaternionic K(a)hler流形上的结果.     

基于重选择流形排序的图像检索

在研究已有基于流形排序图像检索算法存在问题的基础上,提出一种基于重选择流形排序的图像检索算法,此算法可以在节约时间的同时,进一步提高检索结果的精度,并在实际图像数据库中的实验结果验证了此算法的有效性.     

一种基于经验模态分解和流形学习的滚动轴承故障诊断方法

提出一种基于经验模态分解(EMD)和流形学习(LTSA)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用EMD对滚动轴承振动信号进行自适应分解,计算IMF分量的协方差矩阵特征值,组成滚动轴承状态原始特征集;然后利用LTSA对原始特征集进一步的融合提取;将所得新特征输入到K-means分类器中进行故障识别与聚类。实验分析结果表明:该方法可以有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。     

一种新型自适应嵌入式流形去噪视频运动目标分割算法

针对目前运动目标分割算法在复杂场景中适应性较差,时间复杂度较高等缺陷,提出一种新的运动目标分割算法,该算法通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割.首先,引入一种自适应核空间,如果两个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上;然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法,分割出刚性和非刚性对象的运动;最后,在多个数据集上与几种传统算法进行对比实验.实验结果表明,该算法在不同场景中均能取得更好的分割与跟踪效果.     

含阻尼效应的非线性薛定谔方程的共形分裂高阶紧致差分格式

该文对含有阻尼效应的非线性薛定谔方程提出了一个新的共形分裂高阶紧致差分格式.首先利用分裂技巧,将复杂方程分裂为3个子问题; 然后对于其中的非线性子问题,利用其逐点质量守恒的性质可以精确求解,避免了迭代,提高了计算效率; 再利用了高阶紧致方法对空间进行离散,在基本不提高成本的情况下,提升了空间精度; 最后通过理论分析与数值实验证明了该格式的高精度、稳定性以及保持共形质量守恒律.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.