基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

非线性互补问题的一种全局收敛的显式光滑Newton方法

本针对Po函数非线性互补问题，给出了一种显式光滑Newton方法，该方法将光滑参数μ进行显式迭代而不依赖于Newton方向的搜索过程，并在适当的假设条件下，证明了算法的全局收敛性。     

也谈弱者“以少制胜”的策略

也谈弱者“以少制胜”的策略王兴举卢美平（山西夏县武警专科学校数理研究室山西０４４４００）《数理统计与管理》总第７１期（１９９４年第３期）上刊登了张德然等二同志的《强弱对擂弱者的最优选择》一文，笔者认为该文尚有值得商榷之处，现提出与张德然等二同志进行...     

一类非线性Schr(o)dinger方程的守恒差分法与Fourier谱方法

考察了一类带导数项的非线性Schrodinger方程的周期边值问题，提出了一种守恒的差分格式，在空间方向上采用Fourier谱方法，证明了格式的稳定性和收敛性．数值试验得到了与理论分析一致的结果．     

带干扰的多险种风险模型

由于保险公司风险经营规模不断扩大,用单一险种的模型来描述风险过程存在局限性,本文讨论了带干扰多险种风险模型,应用鞅论方法,得出伦德伯格不等式和最终破产概率公式。     

一类半线性方程Dirichlet问题

本文利用概率方法证明了如下的Dirichlet问题的解的存在性：{－（△/2＋μ）u f(u)=v，在D中，其中D是R^d中的一个有界规则区域，μ和v是属于广义Kato类的符号测度，f是R^1上的连续可微函数连g↓eD上的一个连续函数。     

组合证券投资的概率准则模型探讨

在基于概率准则的组合证券模型下，把实现一定收益率水平目标的概率优化模型的求解转化成易于求解的非线性规划问题，从而方便地得出模型的解及其意义；提出了概率准则下的β值组合证券投资决策模型，研究了它们解的存在性和求解的公式，并给出了上海股市股票的数值算例。