关于斐波纳契数的一个表达式的证明

给出文献[1](数学研究与评论,1998,2:228)中关于Fibonacci数的一个关于倒数的表达式的简捷证明.     

函数型部分线性回归模型参数估计的注记

本文进一步研究了函数型部分线性回归模型中的参数估计问题,在模型中的随机误差项具有一定相关性的条件下,构造了模型中未知参数向量的估计量并且建立了估计量的渐近性质,如参数向量估计量的相合性及函数型参数估计量的收敛速度,并推广了现有文献中的相关结果,同时也构造了模型中误差协方差阵参数的估计量。     

采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法

针对稀疏表示残差过大的问题,提出了采用遗传算法的分层贪婪字典训练算法.该算法首先将数据样本变成一维信号,然后将问题划分为若干个子问题,采用贪婪算法思想分层训练字典.为了以一定概率寻找到每一层字典的最优值,使用遗传算法来训练每一层字典,最后将每层字典级联作为最终的字典.在训练每一层字典时,先采用号码矩阵对样本的分类进行表示,然后以平均低秩逼近的残差能量作为衡量适应度的参数,以联赛选择的方式选出优胜个体,通过单点交叉和变异方法产生新的个体.对二值序列的稀疏表示信号重建的实验结果表明,该算法在训练样本量较小的情况下,与传统的核奇异值分解算法相比,训练得到的字典在同样的稀疏度约束下重建信噪比提高了10倍以上.     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

伴随表示下矩阵的谱

首先证明了若矩阵相似,矩阵的伴随表示也相似．通过计算若当矩阵的伴随表示在一组标准基下的作用,揭示了矩阵的谱和其伴随表示的谱之间的关系,并给出了具体的表达式．     

基于压缩感知理论的频偏估计算法

针对基于交织子载波分配方式的OFDMA上行链路系统的频偏估计问题,提出了一种基于压缩传感理论的频偏估计算法.首先,利用频偏分布稀疏特性,构造出了一种具有稀疏结构的频偏估计模型;根据压缩感知理论,把OFDMA系统中频偏参数估计问题转化为凸优化问题并利用CVX求解最优稀疏向量;然后利用稀疏向量的非零元素位置有效地估计出系统中所有用户频偏信息.所提算法避免了子空间算法中特征值分解等复杂处理过程,从而更具有一定的实用性.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

知识表征研究述评

有关人类知识的建构和内部表征是当代认知心理学以及认知科学中最重要的前沿课题之一。国内外心理学研究者对知识表征进行了大量的研究,并取得了一定的成果。重点介绍了知识表征的概念研究、理论模型和研究内容,在此基础上提出了知识表征研究领域的未来发展趋势。     

改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

基于概率协作表示的运动想象脑电分类算法

在脑机接口的研究中，针对运动想象脑电信号的特征识别，提出了一种基于概率协作表示的分类方法（probabilistic collaborative representation based classification, ProCRC），通过比较测试样本在每个类别中的最大可能性，从而确定其所属的类别。采用BCI竞赛数据库Ⅲ中的数据集Ⅰ，利用S变换进行特征提取，然后对不同的分类器进行比较，以分类准确率作为评价标准验证了该算法的有效性。该算法的分类准确率能够达到90%,为脑机接口系统分类算法的研究提供了新思路。