n人可信策略博弈

本文研究模糊支付n人策略博弈,由于支付信息的不完全性,模糊支付可视为模糊变量。基于可信性理论,在不同的决策环境中引入模糊排序方法表征支付者行为。因此,本文定义四种可信均衡,等价于纳什均衡。其次证明了可信均衡存在性定理。除此之外,在现实策略博弈中用算例说明四种可信均衡的现实意义。最后讨论四种可信均衡之间可能存在的关系。     

多源异构数据环境下基于模糊积分融合的公租房退出方法

为有效解决公租房退出问题,提出一种基于多源异构数据的模糊积分融合退出方法,该退出方法首先给出一种多源异构数据的同构化方法,然后针对常用模糊测度确定方法原理复杂、计算困难的问题,提出一种原理简单、易于计算的模糊测度确定方法,该模糊测度确定方法利用单个属性的相对重要程度和两两属性之间的交互度计算单个属性的全局重要程度,最后,根据模糊测度的单调性和有界性通过专家逐级打分计算各子属性集的重要程度。实例验证表明所提出的退出方法可行、有效。     

基于小波与齐次Besov空间的图像分割算法

从具有全局最优解的几何活动轮廓方法出发,分别提出了两种基于齐次Besov窄间与小波变换的图像分割算法,并给出了解的存在性证明.数值求解利用小波软阈值以及分裂Bregman方法,能够有效提高计算效率.由于小波变换具有多分辨特性,对于包含较多细节信息的图像,采用新算法能够得到更好的分割效果.数值实验表明采用新算法能够获得较...     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

图像稳定技术中的像运动描述及其处理分析

随着图像系统的广泛应用,对图像的稳定要求也越来越高。图像的运动和不稳定是常见的,往往是由于载体的运动引起的,为了达到图像稳定的目的,就需要对其运动进行描述,然后采用相应的算法进行补偿。给出了运动对图像清晰度的影响及像偏移的估算,并对数字电子图像稳定系统进行了简单阐述。     

电爆炸法制备纳米颗粒收集方法

金属丝电爆炸法制备纳米材料因其负载可大程度的过热和爆炸产物非平衡扩散过程得到了研究人员的广泛关注,认为是制备新型功能材料的有效方法。研究了不同收集方法对电爆炸法制备钛纳米颗粒的影响,并结合电学、光学、自辐射图像和形貌分析等诊断手段分析了不同方法下产物特性的成因。结果表明,钛丝电爆炸呈现周期型放电模式,产物通道在放电结束前（约40 μs）可膨胀至约1.7 cm处,此后有尖状突刺发展（波阵面后湍流区）,其速度约为55 m/s。为研究爆炸产物不同状态下纳米颗粒形成特性,使用了3种不同的产物收集方法,分别为:①在金属丝径向1.5 cm处放置硅片收集;②在腔体出口处预置滤网收集;③在金属丝一侧电极上通过定向喷涂收集。产物形貌表征结果表明,使用不同收集方法时产物特征存在明显差别,前2种方法爆炸产物先与介质混合再沉积于硅片,得到的产物分别为分散、链状的球状纳米颗粒和密集、堆叠的纳米颗粒团簇;后一种方法电爆炸产物具有较高的密度和定向速度（对硅片）,硅片以金属丝为轴心远近呈现出粉末状和烧结块状两种不同形式。     

时间延迟积分型面阵CMOS图像传感器MTF速度失配模型研究

研究了时间延迟积分型面阵互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器调制传递函数(MTF)速度失配特性,在分析累加级数、像素尺寸、镜头放大倍数、行周期及电机运动速度失配等影响因素的基础上,建立了MTF速度失配模型。基于现场可编程门阵列(FPGA)开发板,搭建面阵CMOS图像传感器实现线阵时间延时积分(TDI)的CMOS测试系统。实验结果表明,在光强为3lx,速度失配M(ΔV/V)<2,8级时间延迟积分与面阵成像相比,MTF值提高50%;当累加级数为8级,速度失配满足M(ΔV/V)=2的速度失配容限时,奈奎斯特频率处的MTF值下降10%,当速度失配达到M(ΔV/V)=10时,MTF值下降35%。     

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

提出了一种应用于自适应PID控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。     

计算机辅助彩色立体图像生成中的误差分析与处理

柱透镜光栅的计算机辅助立体成像的基本原理是将二维序列图像进行切分和重组,使之以三维模型的形式展现,使合成的图像在柱透镜光栅下观察时具有"纵深感"。该项技术在广告、摄影、电影制作中具有广泛的应用。但是长期以来,在图像切分时并不能保证像素一定被整除,这意味着剩余像素的出现,合成的立体图像必然存在误差。如何处理剩余像素的问题一直是个难题,阻碍了该技术的推广。针对立体图像生成方法中的剩余像素问题,详尽地分析了误差的形成,并提出了强行取整算法和误差分散算法两种误差处理方法。实验表明,这两种算法能较好的处理剩余像素,增强了合成图像的立体效果,这将有助于立体成像技术的进一步推广。     

三种降采样成像策略的性能优化以及与传统傅里叶望远镜的比较

为了获得成像质量较好且成像时间较少的新型傅里叶望远镜成像策略,本文比较了三种降采样成像策略(压缩感知方法 (CS)、低频全采样方法 (LF)和变密度随机采样方法 (VD))与传统傅里叶望远镜(FT)在图像质量和成像时间上的差异.分析方法如下:利用传统FT外场实验所获得的目标频谱数据作为基础,三种降采样方法 (LF, VD和CS)分别按照各自的采样模式和重构方法实现目标图像的重构;通过直观观察和Strehl比两种方法比较三种降采样方法与传统FT在图像质量上的差异;通过分析成像时间的组成要素,初步比较三种降采样方法与传统FT在成像时间上的差异.分析表明:1)压缩感知方法的图像质量优于其他两种降采样方法 (LF和VD),但略低于传统成像结果; 2)压缩感知方法在成像质量上略低于传统FT,但在成像时间上却明显小于传统FT; 3)分析中采用的外场数据均含噪声,这说明上述三种降采样重构过程对噪声有较好的鲁棒性.综合上述分析结果可以看出,基于压缩感知的傅里叶望远镜(CS-FT)是在实际含噪情况下可大幅减少成像时间的优良成像策略.