基于仿射包的图像集人脸识别的鲁棒算法

针对基于仿射包的图像集人脸识别方法(AHISD)对于异常值数据的敏感性,提出了一种鲁棒性更强的方法(R1-AHISD).以仿射包模型对图像集建模,通过R1-PCA算法获得仿射子空间的正交基,进而计算定义的仿射包之间的距离,以最近邻分类器得到分类结果.在Honda/UCSD数据库上的仿真实验表明,本方法可以有效地提高识别率和对异常值数据的鲁棒性.     

严格对角占优M-矩阵A的|A~(-1)|_∞上界估计式的改进

利用严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的非主对角元素上界的估计式,给出了|A(-1)|∞上界估计式的改进.证明了所得估计式改进了几个现有文献的结果,并用数值算例进行了说明.     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数的上界序列

利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵元素的上界序列,得到了‖A-1‖∞收敛的上界序列和q(A)收敛的下界序列,这些新的序列提高了现有关于该类问题的研究结果.     

关于特殊的F-预复盖与F-预包络

本文主要讨论短正合列上特殊的F-预复盖与F-预包络.假设F-是一个右R-模类,而0→Aλ→Bμ→C→0是一个右R-模的短正合列且A∈F⊥则可以得到:若F在有限直和下封闭且A,C有特殊的F-预复盖,则B有特殊的F-预复盖.进一步地,若B有特殊的F-预复盖,则C也有特殊的F-预复盖.对于短正合列上特殊的F-预包络,亦有类似结果.     

MKLasso模型的算法与模型选择

在KLasso模型基础之上,引入多核函数与多核参数重新建立的一种更为广发的非线性的多核KLasso模型（MKLasso模型）,采用基于梯度Boosting的思想的算法进行求解,并依据人类观察事物的一个基本特征,即人眼位于数据空间较近时能够看清细节,较远时只能够看清整体结构的特性设计了一种模型选择策略,通过实际的3个数据集设计6组试验,来验证该算法的有效性。模拟试验结果表明：MKLasso模型的预测能力明显优于KLasso模型,其预测均方误差提高了10倍;该算法运行高效,抗噪声能力强,在参数选择方面又有一定自己的优势,可以直接选择核参数,算法大大降低了调试与运算时间。     

半P集合（XF,X）与F-导航数据的路径匹配

在海上台风预警搜救系统中,存在数据丢失现象,为了能够正确地、实时地显示船舶在电子海图上的当前位置,应用半P-集合,提出F-导航数据与F-匹配度概念,给出辨识F-导航数据的定理、F-导航数据的恢复定理、导航数据的稳态匹配度定理、导航数据在电子海图路径上的匹配准则,最后给出F-导航数据在电子海图上的路径匹配应用。     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界改进的估计式

设A为严格对角占优的M-矩阵,首先仅利用矩阵A的元素给出A-1的元素新的上界估计式,其次利用这些估计式给出了■A-1■∞新的上界估计式,并由此给出了A的最小特征值q(A)下界的估计式。这些新的估计式改进了已有的结果。     

一种适用频谱检测技术的最小l1范数改进算法

压缩感知(compressed sensing)理论是近两年信号处理领域方兴未艾的一个热门研究方向,它的出现突破了奈奎斯特采样定理对信号频率的限制。最小l1范数法(即BP算法)是压缩感知中信号若干种重构方法中比较成熟的一种算法。文中在对已有的BP算法进行了研究后,提出了一种适用于噪声环境下的加权迭代l1算法,并将之应用于认知无线电的频谱感知中,经过MATLAB仿真的对比后,验证了改进之后的算法对提高含有高斯白噪声的信号重构的精确度有着更加精确的效果。     

Musielak-Orlicz空间的K(x)≠Ф问题

要将K(x)=Ф的一个充分条件改进为充分必要条件,由此推得空间每点皆为有K点或无K点的判别准则.     

空间RD_x〔0,1〕上绝对可和算子的特征

本文给出了ＲＤｘ〔０，１〕到Ｂａｎａｃｈ空间Ｙ的连续线性算子的表示，从而刻划了可和算子．