基于合意空间的模糊向量空间

利用合意空间(consensus Space)理论给出了向量空间的C-模糊子空间的定义，指出这种模糊子空间实际上是基于t-范(Tm-范)的模糊子空间．证明了每一个C-模糊子空间都与一类特殊的C-模糊子空间同构，从而为模糊子空间提供了新的理论基础．     

空间(V,ω)和(V/N,ω′)的有关子空间集合之间的关系

本文先给出有关速向子空间和余迷向子空间的一些新性质.然后,着重对余迷向子空间和含核迷向子空间建立与文献[1]中命题1.8相应的几个命题.     

辛空间与其对偶空间

文章讨论了辛空间对偶空间的子空间-零化空间与辛空间的迷向子空间的关系,并在此基础上建立了辛空间与其对偶空间的映射,进一步讨论了辛空间上的迷向子空间的一些性质.     

置换空间PxXn中的逼近性质

在本文中我们主要讨论了置换空间ＰｘＸｎ中逼近子空间的性质，它们是ｌ＾ｐ（Ｘｎ）中相应结果的推广。     

Banach空间中度量投影的一点注记

本文利用对偶映射给出了Ｂａｎａｃｈ空间极大线性子空间上的度量投影的表达式。     

基于大间隔编码的空间非负矩阵分解

虽然基于局部的表示方法在图像处理中具有很好的鲁棒性,但非负矩阵分解只有隐式局部约束,导致分解不唯一和基图像不够局部.另外,局部性与判别性作为样本表示的重要性质几乎没有在非负矩阵分解中被同时考虑过.为此,文中提出了基于大间隔编码的空间非负矩阵分解,将图像数据看作像素构成的二维网络,借鉴网络中的知识将空间信息嵌入基图像,不但施加了显式的局部约束,而且能够弥补数据向量化损失的空间信息.同时,利用大间隔约束学到的额外一维空间平衡重建误差和判别性约束对基图像的影响.在AR数据库和扩展的Yale B数据库上的人脸识别实验结果表明,相比于非负矩阵及其他几种典型的扩展方法,基于大间隔编码的空间非负矩阵分解更加鲁棒.     

一种新的间歇过程多模式辨识方法

针对间歇过程的多模式划分问题,提出了一种基于主角度相似度比较的多模式划分新方法,有效克服了噪声或冗余数据对模式划分的影响.该方法的基本思想是利用PCA对间歇数据按时间轴进行主成分建模,然后利用主角度这一用于比较子空间相似度的方法进行主元模型相似度比较,从而对各个模型和过渡过程进行有效辨识和划分;在此基础上,对上述方法进行了深入分析,改进并完善了主角度相似度划分标准,使这一方法更趋完善.仿真结果检验了所提方法的有效性.     

基于加权子空间拟合的干涉相位估计方法

提出复合导向矢量的概念,并通过对测量的信号子空间与复合导向矢量张成的子空间进行拟和,推导出一种基于加权子空间拟合思想的干涉相位估计方法,该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真和实验数据表明估计结果优于基于子空间投影方法的估计结果.     

子空间N(A~∞)和R(A~∞)的性质及应用

研究了Banach空间上由算子A定义的两个子空间N(A∞)和R(A∞)与算子A的升标、降标、零度和亏数的关系及其性质 ,并应用于链有限Fredholm算子的判定     

基于子空间的OFDM系统半盲信道估计研究

提出了一种基于子空间的改进OFDM系统半盲信道估计算法,利用信号子空间和噪声子空间的正交特性将子空间分解,实现了色噪声背景下高效半盲信道估计.仿真结果表明,在时变信道下具有更好的收敛性,体现了算法好的稳定性以及快速跟踪系统变化的性能.