一类高阶自共轭微分算子谱的定量分析

定量研究了一类高阶自共轭微分算子的谱,得到了这类算子的本质谱充满了正实轴,而在负半轴上只有离散谱.     

基于SIFT检测的Demons图像配准

提出一种计算简便且配准效率高的算法.通过拟牛顿对Demons算法里的目标函数进行优化,从而得出形变向量u的方法,阐明了此方法配准的高效性,同时再结合SIFT算法对配准结果的检测,便能很直接很直观地看出配准结果的好坏,避免了判断两幅图相似性的大量计算.实验验证了所提出算法的有效性.     

一类二维非线性周期微分方程在退化平衡点的约化

考虑一类二维周期微分方程在退化平衡点附近小扰动下的约化问题.通过引入外部参数,对系统进行仿线性周期变换,将问题化成具有外部参数的系统的约化问题,再由隐函数定理和拓扑度性质,得到原方程的一个约化的标准型.此外,在零点附近得到了一个周期解.     

21～30阶群嵌入置换群的一些讨论

本文主要讨论了21阶到30阶的群到置换群的最小嵌入，并讨论了最小嵌入的个数及共轭类划分，并且最终得到了所有的结果．     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

地域通信网聚点团生存性估计方法

为了使地域通信网生存测度考虑时延和链路迂回特性,在跳面节点的基础上提出一种新的地域通信网生存性测度指标——聚点团生存度。计算机仿真结果表明,该生存性测度指标能够同时考虑节点的生存概率以及链路的迂回特性,准确地反映出地域通信网的生存特性。     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

Sufficient and necessary conditions of separability for bipartite pure states in infinite-dimensional systems

The PHC criterion and the realignment criterion for pure states in infinite-dimensional bipartite quantum systems are given. Furthermore, several equivalent conditions for pure states to be separable are generalized to infinite-dimensional systems.     

应用回归分析的数据关联算法

针对复杂电磁环境下目标跟踪需要兼顾实时性和精确性的问题,应用测量领域的数据处理方法,提出了回归分析的数据关联算法.首先,利用对滤波曲线的两点回归分析,逐一预测各观测到达时刻的置信区间,筛选出关联点;接着,以系统处理周期为分组标准,对筛选序列进行成组观测数据回归分析;最后,计算出观测融合点,并用该点更新滤波器新息.该算法不仅能将复杂的关联转变成测量点迹动态更新过程,而且优化了同步化处理步骤.仿真实验表明:回归分析算法与联合概率数据关联算法相比,在直线运动场景下,两者的均方根误差及轨迹丢失率相近,且随着目标数目的增多,前者在平均占用CPU时间上的优越性更加突出;在曲线运动场景下,两者跟踪误差相当,前者占用CPU时间仅为后者的1/6.     

自动获取控制点的人脸表情变形

 提出了一种自动获取控制点的人脸表情变形方法,该方法首先通过主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法自动提取人脸特征点,亦即控制点,然后使用基于控制点的Morphing技术,使一张中性状态的人脸平滑地过渡到有表情的人脸.