基于两个矩阵方程的一种求逆速算法

基于两个矩阵方程，讨论了矩阵的一种快速求逆算法。在考虑矩阵的对称性，稀疏怀及减缩部分逆阵元素后，推导出逆阵块元素B11^-,B12^- 和B12^-的计算公式并给出算法程序实现方案与算例，是一种大幅减少计算机存贮量与计算次数的快速有效算法。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

微机辅助电路稳态分析

本文根据线性电路各种模型的拓扑参数及元件数参,较全面地分析了直接生成增广节点方程的原理和方法。并运用稀疏矩阵技术,使相应的一般线性电路稳态分析的机辅分析,占有较少的计算机内存。因此,本程序适用于使用微型计算机,对包含各种元件的较大规模的线性电路进行稳态分析。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

基于L0矩阵范数正则化的自然图像去反光算法

去除图像的反光是计算机视觉和计算机图形学的一个基础研究问题。虽然各种方法已经提出,但由于存在丰富的纹理、复杂的背景、遮挡和颜色照明等,去反光的效果并不佳,有待进一步完善。本文针对自然图像的两个观察结果：(1)高光通常是小尺寸和稀疏分布的;(2)剩余的漫反射图像可以用少量基色与稀疏和低秩加权矩阵的线性组合表示,提出一种基于L0范数正则化图像去反光算法。通过L0范数正则化保证编码系数的稀疏性以及核范数保证编码系数的低秩性来恢复那些高光区域的漫反射分量。此外,根据加色混合理论和光照定义,编码系数和高光也分别受到非负性影响。通过对比相关的图像反光去除算法,实验说明了所提出的算法具有较好的优势。     

有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析

从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析算法(multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with missing samples,CSMCCAM)。在手写体数据集和CENPARMI数据库上验证本文的算法,得到CSMCCAM算法分类精确度优于LPMCCAM等典型相关分析算法,并且对缺失样本数目不敏感。     

大型随机稀布阵列雷达的脉冲综合方法及其性能

大型随机稀布阵列可以用数量有限且结构简单的天线合成一大孔径雷达天线,以提高雷达的分辨能力。本文在综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）体制基础上研究大型随机稀布阵列雷达的脉冲综合与孔径综合方法及其性能,并给出了计算机模拟结果。     

钻孔稀少区域三维地震勘探资料解释方法研究

本文首先应用实际地质资料阐述了钻孔资料稀少区域的地震反射波地质层位涵义标定方法;然后应用实际资料对提高煤层底板深度精度的时深转换方法进行详细说明,经过钻探与巷道资料验证,证明了正演模拟技术能够正确指导地质层位标定、叠加速度体的充分利用能够有效提高底板标高精度。     

基于人工加噪正则化与稀疏贝叶斯回归的核密度估计稀疏构造算法

核密度估计(Kernel Density Estimation,简称KDE)算法是当前最有效和应用最广泛的一种非参数密度估计算法,其主要缺点在于二次的算法复杂度,与训练集容量正相关的空间复杂度以及高维密度估计中的性能降低.为了加快KDE的计算速度,简化模型的复杂度,提出了一种新型的基于稀疏贝叶斯回归的快速的KDE的计算模型,该模型用经过人工加噪处理过的分布函数逼近数据作为输入数据,获得了KDE的极为稀疏的表示.在一元和二元人工数据集上的实验结果表明,该算法与传统的KDE算法相比,在保持了相当的计算精度(多数情况下降低了模型误差)的情况下,将算法执行的时空效率大幅度提高,而且该算法在小样本情况下,得到的密度估计也更为光滑. 二元人造数据集上的初步实验结果还表明通过应用数据高斯化技术得到的算法的多元扩展在一定程度上缓解了“维数灾难”.     

基于综合相似度迁移的协同过滤算法

数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题.