一个在图像中识别变化区域的有效方法（英文）

本文介绍了一个新颖有效的方法,用于估计图片中的变化区域.本文利用现有的一维参数变点估计方法设计了一个可以应用到图像分割问题中的方法.新方法采用了Schwartz信息量准则来估计变点个数,然后通过一个改进后的PELT算法来计算变点位置.此外,在估计完变点之后,本文也提出一个全新的方法可以将同分布的区域聚合在一起.我们证明了在一些合适的条件下,变点的估计和区域的估计均是相合的.在数值模拟研究中,新方法在估计精度和计算时间等方面都要优于其他的图像分割算法.     

图像与视频处理的张量方法（英文）

最近研究表明,张量是多维数据的自然表示形式,能够保持数据的内在结构,而张量分解和特征值分析是处理和分析高维数据的潜在工具.张量的数学基础和基于张量的数据分析技术都得到了极大发展.本文对高阶张量分析及其在图像和视频处理中的应用进行综述,并指出一些可能的研究问题.     

低分辨率医学图像的多图谱分割方法

基于多图谱的图像分割方法因其分割精度高和鲁棒性强,在医学图像分割领域被广泛研究,主要包含图像配准和标签融合两个步骤.目前对多图谱分割方法的研究通常都是在图谱图像和待分割目标图像具有相同分辨率的情况下展开的.然而,由于受图像采集时间,采集设备等影响,临床实践中采集的影像大多是低分辨率数据,使得目前在影像研究中广泛使用的方法无法有效应用于临床实践.因此,针对这一问题,我们结合图像超分辨率恢复方法,提出了精确鲁棒的低分辨率医学图像的多图谱分割方法,实验结果显示提出的方法显著地提高了多图谱分割方法的分割精度.     

基于小波域的多尺度非参数图像分割方法

主要介绍了一种基于信息熵理论及图像多尺度信息来对图像进行非参数主动轮廓模型分割的有效方法.由于小波多分辨率特性的引入,可以最大程度地利用图像多尺度信息以确保分割的准确性和完整性.又由于小波变换的特性,低频信息的使用更是进一步降低了噪声影响.文中把图像分割问题定义为在分割区域边缘长度满足一定约束条件下,图像标记场与各个尺度图像像素值之间的互信息熵最大化过程.该方法可以有效地降低噪声对于分割的影响,及确保分割的准确性和完整性.     

一类非线性传输问题的区域分解方法（英文）

针对一类非线性传输问题提出了有限元与边界元的耦合方法并设计了基于耦合法的区域分解算法.该算法避免了求解边界积分方程,从而计算量大大减少.算法的收敛性分析和数值算例验证了该算法的合理和有效性.     

多目标数学规划有效集的参数表示（英文）

研究了p-维多目标数学规划问题有效集的参数表示.通过研究相关的单目标优化问题和相关的(p-1)-维多目标优化问题,提出了几个新的关于p-维多目标规划有效集的表示定理.     

多项几何分布（英文）

本文研究了在伯努利试验下的收集问题,利用混料格子点集的理论,推导出了多项几何分布的概率函数.在伯努利试验中,如果假设各种试验结果发生的概率都相等,进一步提出了均匀多项几何分布.我们得到了两类分布的概率函数以及期望与方差,通过模拟验证了这两类分布与正态分布的差异,并由模拟结果建立关于概率与试验次数的多项式回归模型,使用该模型可以有效的简化计算.     

多阶段协同拦截问题的制导方法研究（英文）

研究了多阶段协同拦截问题中多个飞行器分阶段发射协同拦截一个高机动目标.首先,给出了多阶段协同拦截问题的描述.由于测量噪声以及目标的不确定性,用一个动态分布描述目标的位置状态,该分布通过卡尔曼滤波得到.然后,基于最大拦截概率,将制导问题转化为覆盖控制问题以获得拦截器的期望位置.最后,基于传统的优化方法,给出了每个飞行器的制导控制律.     

基于变分等值线方法的图像分割技术

使用level set,函数来隐式地追踪目标图像,给出了level set函数的变分模型和相应的 Euler-Lagrange方程．在保证level set函数的等值线在目标图像附近的运动速度渐趋于零的前提下,改进了原来的Euler-Lagrange疗程,加快迭代速度．可灵活地调节模型参数以满足不同的分割要求．文中算例说明本模型的有效性、灵活性．     

基于Vague集的最优路径选择方法（英文）

Optimal route selection is an important function of vehicle traffic flow guidance system. Its core is to determine the index weight for measuring the route merits and to determine the evaluation method for selecting route. In this paper, subjective weighting method which relies on driver preference is used to determine the weight and the paper proposes the multi-criteria weighted decision method based on vague sets for selecting the optimal route. Examples show that, the usage of vague sets to describe route index value can provide more decision-making information for route selection.     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割技术在图像分析和图像识别上具有重要意义.传统自适应遗传算法有可能使问题求解陷入局部最优解,而求得错误的图像分割阈值.为了得到最优的图像分割阈值,对交叉率和变异率公式进行了重构,使得交叉率和变异率在任何情况下都不为零.同时,以最大二维熵函数作为适应度函数,采用选择、交叉变异等遗传操作作搜索最优分割阈值.仿真实验表明,该方法可以有效地提高图像分割精度和计算速度.     

基于全变分与二阶泛函联合的自适应图像放大算法（英文）

An image zooming algorithm by using partial differential equations(PDEs) is proposed here. It combines the second-order PDE with a fourth-order PDE. The combined algorithm is able to preserve edges and at the same time avoid the blurry effect in smooth regions. An adaptive function is used to combine the two PDEs. Numerical experiments illustrate advantages of the proposed model.     

求解带位移反对称矩阵方程的有效数值方法（英文）

In this paper,two CG-type algorithms for solving shifted skewsymmetric matrix equations are derived.The new methods are extracted from the modified global Lanczos algorithm presented in the paper.Numerical experiments illustrate the convergence properties and the effectiveness of the proposed algorithms.     

基于模糊分类的图像颜色直方图研究

从视觉感知特性出发，针对基本颜色直方图中区间刚性划分造成的与人类对相似颜色心理认知的不匹配问题．提出一种基于模糊分类统计的改良直方图，依次介绍该方法的基本思想、模糊直方图算法、实验分析和小结。     

基于时空最优低维动力系统的多尺度可压缩湍流数值模拟方法（英文）

按照周培源教授关于研究湍流数值模拟建模时必须分析和求解脉动速度场的思想,该研究基于第一性原理,系统地建立了基于时空低维最优动力系统的多尺度可压缩湍流数值模拟方法(LMS方法),并将其应用于多次冲击Richtmyer-Meshkov问题的数值模拟中,首次得到了可压缩湍流的中尺度流场和不同于DNS近似解的湍流近似解.数值结果表明,LMS方法可以用较少的网格获得更精确的湍流近似解.首先解决了研究中遇到的几个问题,为LMS方法的构建铺平了道路.这些问题是:基于湍流的物理特性,提出了湍流大、中、小尺度分解的新概念;找到了box滤波空间相关性的计算方法;指出了湍流建模理论中长期存在的逻辑错误,提出了多尺度湍流模型的概念;讨论了湍流封闭问题的本质和关键,给出了克服湍流封闭问题的数值方法.采用box滤波方法/空间网格平均方法且在大尺度网格的意义下,LMS方法的本质是一种将RANS、LES、DES和DNS等湍流数值模拟方法统一的全新湍流数值模拟方法.需要指出的是,LMS方法也可以作为湍流模型研究的辅助工具,以检验SGS尺度方程/脉动方程中各项所对应的湍流模型是否正确.     

基于最高阶导数插值逼近的有理Sinc方法（英文）

为了求解不规则区域问题以及内部层的问题,讨论了一种基于最高阶导数插值逼近的Sinc有理插值方法.同时,给出了有理Sinc-barycentric插值公式,它可以有效地处理不规则区域上的混合边界条件.通过引入一个坐标变换,该方法被成功地应用于求解内层问题.数值实验证明该方法是有效的.     

基于随机森林算法的多因子选股模型研究（英文）

尽管近几十年来量化投资得到了发展,策略也趋于多样化,但随之而来的还有各种问题和瓶颈,如数据选择,模型在金融市场的有效期过短.本文建立了一个基于随机森林算法的多因素股票选择模型.在该模型中,从6个不同维度中选择12个因子来构建因子库,并对因子数据进行预处理.在确定模型参数后,基于处理后的数据,对单个股票的预测和操作策略指导获得了可观的回报率,这为下面的投资组合构建奠定了基础.在投资组合的构建中,本文选择的股票池由更能代表中国股市的沪深300成分股组成.选取2013-01-01至2015-01-01两年的数据,包括12个入选因素和股票的上涨情况.为了在策略写作过程中尽可能地模拟真实情况,设置了滑动和手续费等影响因素.在模型的回测实验结果中,获得了25.5%的年化回报率.此外,根据特征在随机森林算法中的重要性和相关性分析,对影响因素和模型进行了进一步的改进,改进模型的年化收益率高达32.2%,超额收益率α达到15.1%,获得了较高的夏普比和较低的回撤率.     

基于改进双种群水母搜索算法的多阈值图像分割

提出一种基于改进双种群水母搜索(Improved Double Population Jellyfish Search, IDPJS)算法的多阈值图像分割法,以解决随着阈值数目的增加,传统的图像分割计算量呈指数级增长,分割时间消耗多的问题.首先,初始化两个水母种群P₁和P₂,执行基本的JS算法.在P₁中引入组合变异策略,两个种群进行交流学习以提高算法的收敛速度.接着,对当前最好解采用动态反向学习策略,防止算法陷入局部最优.其次,利用CEC2017基准函数对所提IDPJS算法进行测试,并与5种启发式算法进行比较,实验结果显示,所提算法精度高、稳定性好.最后,将其用于多阈值图像分割问题,分别在阈值个数为5, 7, 9的情况下进行测试实验,实验表明, IDPJS算法是解决多阈值图像分割问题的有效方法.     

多解问题求解:计算方法和理论回顾（英文）

首先给出关于数值求解多解问题的方法和理论的一个简单综述.该类问题存在于计算数学、物理、化学和生物学等领域.然后详细回顾了作者的研究组与合作者关于此专题所获得的成果.文中整理引用了大量的参考文献,为读者提供了更多充分的信息,从而能更好地系统理解求解多解同题的应用背景、存在性理论结果、及其计算方法和理论.     

部分线性混合效应模型的有效估计（英文）

本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外,我们还给出了估计量的渐近性质.最后,模拟研究被用来评价我们的估计方法的表现.