非固定相机旋转图像的数字散斑相关计算研究

非固定相机数字散斑相关方法拍摄待测物体表面的目标图像时,所拍摄的目标散斑图像相对于参考散斑图像可能产生位置移动及图像旋转。通过辅助定位的相机标定方法可以计算出被测物体表面与相机的相对位置,但无法获得散斑图像在平面内的旋转角度。数字散斑相关方法对图像旋转较为敏感,随着旋转角度的增加,目标子窗口与参考子窗口的相关性迅速降低。研究图像旋转角度对数字散斑相关方法计算精度的影响,分析相关性随旋转角度降低的原因。对相关搜索方法进行相应的改进,在搜索目标子窗口时增加对子窗口旋转角度搜索,在计算参考图像中子窗口位移量的过程中,同时计算了其旋转角度,从而降低图像旋转的影响,提高数字散斑相关方法的计算精度。     

考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。     

基于动态参照点的损失厌恶投资组合优化模型

在连续时间下,考虑损失厌恶投资者参照点的动态调整特征,构建基于动态参照点的损失厌恶投资组合模型,使用鞅方法对模型进行求解,得到最优风险资产权重的解析表达式。并计算损失厌恶投资者在参照点动态调整条件下的预期最优期末财富。进一步应用数值算例,分析投资者的参照点动态调整幅度和损失厌恶水平对模型最优风险资产权重和预期最优期末财富的影响。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于行消元回代法的多域边界元分析方法

提出了一种用多域边界元技术求解大型工程问题的新算法. 首先, 采用三步变量凝聚技术, 将由内部点、边界点和公共结点表述的每一子域的基本边界元代数方程表述成只有公共结点变量为未知量的代数方程, 然后, 根据公共结点的平衡方程和协调条件组集具有稀疏系数特征的总体系统方程组. 为了有效求解该系统方程组, 首次在边界元法中引进一种能有效求解大型非对称稀疏系数矩阵方程组的行消元回代法(REBSM), 该方法可在方程的每一行组形成时进行消元和回代, 当方程组组集完毕后即可得到方程的解, 不需要最后的回代过程. 因为一些项的重复计算在每一行的处理中合并掉, 因此REBSM要比传统的高斯消元法需要较少的内存, 而且计算速度具有数量级的提高, 可为边界元法求解大型工程问题提供有力的方程求解器.      

基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明：在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC, R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明：先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。     

一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作出了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.     

对数伽玛分布与负对数伽玛分布的条件概率封闭性

设X服从以α和λ为参数的对数伽玛分布或负对数伽玛分布,V服从以β为参数的负幂分布,则在X相似文献   

纳米晶硅的掺杂及表面改性研究(英文)

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法(DMOL3程序),在广义梯度近似(GGA)下,计算了硅纳米晶(Si75H76)在B和P掺杂和乙基(—CH2CH3)、异丙基(—CH(CH3)2)表面改性等情形下态密度、结合能及能隙的变化。结果表明:掺杂对体系的禁带宽度(约3.12eV)几乎没有影响,但会引入带隙态;三配位的B掺杂,在禁带中靠近导带约0.8eV位置引入带隙态,三配位的P掺杂在禁带中靠近价带0.2eV位置引入带隙态;四配位的B掺杂,在禁带中靠近价带约0.4eV位置引入带隙态,四配位的P掺杂在禁带中靠近导带约1.1eV位置引入带隙态;且同等掺杂四配位时体系能量要低于三配位;适当的乙基或异丙基表面覆盖可以降低体系的总能量,且表面覆盖程度越高体系能量越低,但在表面嫁接有机基团过多将导致过高位阻,计算时系统不能收敛。     

基于分数阶差分的ARFIMA模型及预测效果研究

采用MRS分析法对香港恒生指数周数据序列的长期记忆性进行研究,并建立ARFIMA模型,推导了分数阶差分的计算过程。对分数阶差分的ARFIMA模型与一阶差分的ARFIMA模型进行了比较,发现应进行分数阶差分的序列,简化成一阶差分后,就有可能丢失许多有价值的信息,导致建模误差增大。进一步使用ARFIMA模型预测公式进行预测,结果显示ARFIMA模型预测效果不理想。在对香港恒生指数周数据进行预测时,ARFIMA模型几乎是失效的,并从两个不同的角度论证了这一结果出现的必然性。