关于局部极值解问题的深入研究

本文通过深入研究与大量的神经网络应用，探讨出一系列解决局部极值解问题的方法，实验结果表明，这些方法是有效的，有一定的理论和应用价值。     

基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法

提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合。该方法提高信噪比约50％－80％,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征。     

基于产品局部特征分析的造型设计方法

探讨了产品局部特征分析的新算法,具有良好的全局重构能力,重视产品的局部特征,为产品局部特征分析提供了更深更广意义的理解,为产品设计反求工程提供一种新的形态重构方法,为产品局部造型深入设计提供依据.     

Hermite插值多项式的逼近

研究了Hermite插值多项式H_(2n-1)(f,x)的二阶导数逼近问题.     

关于提高地方高校教育质量的思考

21世纪初,中国高等教育进入大众化时期。地方高校由于教育经费不足、教师资源匮乏、生源质量下降、学科结构失调,其教育质量问题显得尤为突出。对策的实施应从树立正确的教育质量观、客观的办学定位、多渠道筹措资金、加强教学建设以及实行全面的质量管理和保障制度等方面入手,确保教育质量的稳步提高。     

基于PCNN的纹理图像增强算法

阐述了应用有生物学依据的脉冲耦合神经网络（PCNN）的脉冲发放特性进行图像增强的原理，并将此原理应用于具有纹理特性的指纹图像，从而产生了针对纹理图像增强的新方法。此方法主要利用纹理图象的灰度变化特性，采用将像素点灰度与所在邻域内灰度的局部均值比较的方法，使原方法更有针对性。实验结果证明，指纹图象增强效果显著。     

二维位势问题中的正则局部边界积分方程方法

针对无网格局部边界积分方程方法中，边界点局部边界积分方程存在的Cauchy奇异性，引入正则化列式进行消除。推导了正则化位势边界积分方程，给出了与边界点局部边界积分方程相应的正则化计算公式。数值算例表明该方法能够有效地消除这种奇异性，最终给出高精度的数值结果。     

具有随机缺失响应变量的广义半参数模型

本文在响应变量随机缺失条件下,研究了广义半参数模型的拟似然估计方法,给出了缺失数据下的未知参数与非参数回归函数的拟似然估计,进一步求出了估计的渐近偏差和渐近方差,并证明了所给出的拟似然估计具有渐近正态性。     

中国城镇居民消费函数的非参数模型

利用2001-01￣2005-11我国城镇居民人均可支配收入与消费性支出的月度数据,建立了我国城镇居民消费的非参数模型,并用不变窗宽的核估计、不变窗宽的局部线性估计、k-近邻估计、正交序列估计以及线性最小二乘估计分别进行了拟合和预测,结果表明:非线性模型优于线性模型;在4种非线性估计方法中,局部线性估计方法优于其它3种估计方法.     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。